Ballgown是分析转录组差异表达的R包。
软件安装：
运行R，
source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”)
biocLite(“ballgown”)
R会自动安装Ballgown，及相应的依赖包。
Ballgown的输入文件
StringTie使用-B参数直接生成Ballgown的输入文件，Cufflinks的输出结果需要使用Tablemaker生成Ballgown的输入文件。
一个有5个输入文件，分别是：
e_data.ctab，外显子水平表达量；
i_data.ctab，内含子水平表达量；
t_data.ctab，转录本水平表达量；
e2t.ctab，外显子与转录本的对应关系；
i2t.ctab，内含子与转录本的对应关系。
Tablemaker
tablemaker -p 4 -q -W -G merged.gtf -o sample01_output sample_01/accepted_hits.bam
-p 指定线程数
-q 去冗余
-W 运行模式是tablemaker，而不是Cufflinks模式
-G 指定组装好的GTF文件，这个文件由cuffmerge生成
BAM文件是最后一个参数，这个文件由Tophat生产
运行Ballgown
运行R
载入Ballgown包
library(ballgown)
载入数据，并创建一个ballgown项目
bg = ballgown(dataDir=’D:extdata’, samplePattern=’sample’, meas=’all’)
指定分组，及重复样本数目：
pData(bg) = data.frame(id=sampleNames(bg), group=rep(c(1,0), each=3))
差异表达分析：
stat_results = stattest(bg, feature=’transcript’, meas=’FPKM’, covariate=’group’)
有些地方我写得不是很清楚，有一个英文的Tutorial写得非常好。
https://github.com/alyssafrazee/ballgown