標題還是起小了，sRNAminer是由華南農業(yè)大學夏瑞團隊發(fā)表，針對于植物小RNA分析。我只關注過miRNA，因此，只針對miRNA進行了測試。該文章"sRNAminer: a Multifunctional Toolkit for Next-Generation Sequencing Small RNA Data Mining in Plants"發(fā)表于Science Bulletin。

1. sRNAminer工具的優(yōu)點

通常分析miRNA，主要包括以下幾個步驟：

• 過濾數據；去除接頭，非編碼RNA（rRNA、tRNA、snoRNA、snRNA）以及細胞器序列；
• 序列比對；可比對reference or 已知的miRNA
• 鑒定已知、以及新的miRNA
• 表達量計算
• 靶基因預測

sRNAminer包含了上述的功能，更方便的是，將所有的功能進行整合，只需要輸入raw data，即可一鍵式分析。

2. sRNAminer的安裝

sRNAminer可在本地或者linux中進行運行，在這里我選擇了linux，主要原因是我的馬克布克年代太久，只剩20G的存儲，用的我膽戰(zhàn)心驚。。

conda 簡單安裝即可，Github: https://github.com/kli28/sRNAminer

conda install srnaminer

3. 簡單使用

在使用了幾個不同的功能后，我注意到了One_step_sRNAminer，非常方便，因此，直接用該模塊進行操作

所需文件

• reference
• miRNA reads
• ncRNA; 在 (Rfam)[http://rfam.xfam.org]中可進行下載最新的ncRNA序列。
• Cp, mt 對應物種的線粒體和葉綠體序列

ref=ref.fa
reads_file=miRNA_fq.list
ncRNA=rRNA_tRNA_snoRNA_snRNA.fa
Cp_mt=Cp_mt.fa
## index
bowtie-build $ncRNA $ncRNA
bowtie-build $Cp_mt $Cp_mt

## 直接運行
sRNAminer  One_step_sRNAminer --genome_file $ref \
   --input_file $reads_file --Batch_mode --thread 20 \
--nd $ncRNA --od $Cp_mt --miRNA --outpu    t_path ./
## 有多個樣本打開--Batch_mode 參數即可

4. 結果

所有結果在當前目錄One_step_sRNAminer下面

• miRNA.gff3; 直接給出了gff文件
• merged.miRNA.exp.xls: 各個樣本對應的表達量

同時 sRNAminer可以進行可視化，該功能暫且沒有測試，總之，該工具非常便利，從此miRNA分析可實現一鍵式。

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