# 创建一个专门安装软件的文件夹
mkdir Biosoft & cd Biosoft 

# 下载安装包（Linux版本）
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 也可以在清华镜像下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 
# wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 直接安装,一路yes即可
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 添加生信软件包下载频道
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels defaults
conda config --add channels r
conda config --add channels bioconda

# 下面是清华的频道镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
# 据说有时候不稳定，大家可以尝试下：
# conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
# conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# conda config --set show_channel_urls yes
# conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
# conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
# conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/

# 创建一个文件夹，用来存放FASTQ文件（公司返回的原始数据）
mkdir -p rna_practice/data/fastq

# 获取样本信息
wget http://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/files/E-MTAB-5130/E-MTAB-5130.sdrf.txt
tail -n +2 E-MTAB-5130.sdrf.txt | cut -f 32,36 |sort -u

# 下载数据
# fastq文件下载链接在第几列
# head -n1 E-MTAB-5130.sdrf.txt | tr '\t' '\n' | nl | grep URI
# 根据上述返回数字，获取文件第33列，然后下载fastq文件
# tail -n +2 E-MTAB-5130.sdrf.txt | cut -f 33 | xargs -i wget {}
# 也可以编写批量下载数据的shell脚本，如下：
perl -alne 'if(/.*(ftp:.*gz).*/){print "nohup wget $1 &"}' E-MTAB-5130.sdrf.txt >fq_data_download.sh
bash fq_data_download.sh

# hisat
hisat -p 5 -x $hisat2_mm10_index -1 $fq1 -2 $fq2 -S $sample.sam 2>$sample.hisat.log
samtools sort -O bam -@ 5  -o ${sample}_hisat.bam $sample.sam
# bwa

bwa mem -t 5 -M  $bwa_mm10_index $fq1 $fq2 1>$sample.sam 2>/dev/null 
samtools sort -O bam -@ 5  -o ${sample}_bwa.bam $sample.sam
# bowtie

bowtie -p 5 -x $bowtie2_mm10_index -1 $fq1  -2 $fq2 | samtools sort  -O bam  -@ 5 -o - >${sample}_bowtie.bam
# star

## star软件载入参考基因组非常耗时，约10分钟，也比较耗费内存，但是比对非常快，5M的序列就两分钟即可
star --runThreadN  5 --genomeDir $star_mm10_index --readFilesCommand zcat --readFilesIn  $fq1 $fq2 --outFileNamePrefix  ${sample}_star 
## --outSAMtype BAM  可以用这个参数设置直接输出排序好的bam文件
samtools sort -O bam -@ 5  -o ${sample}_star.bam ${sample}_starAligned.out.sam

# wget https://raw.githubusercontent.com/jmzeng1314/my-R/master/DEG_scripts/run_DEG.R
# wget https://raw.githubusercontent.com/jmzeng1314/my-R/master/DEG_scripts/tair/exprSet.txt
# wget https://raw.githubusercontent.com/jmzeng1314/my-R/master/DEG_scripts/tair/group_info.txt
# 下载以上表达矩阵、分组矩阵和代码，进行运行：
Rscript run_DEG.R -e exprSet.txt -g group_info.txt -c 'Day1-Day0' -s counts  -m DESeq2