README.txt

   1 README for RSEM
   2 ===============
   3
   4 [Bo Li](http://pages.cs.wisc.edu/~bli) \(bli at cs dot wisc dot edu\)
   5
   6 * * *
   7
   8 Table of Contents
   9 -----------------
  10
  11 * [Introduction](#introduction)
  12 * [Compilation & Installation](#compilation)
  13 * [Usage](#usage)
  14 * [Example](#example)
  15 * [Simulation](#simulation)
  16 * [Acknowledgements](#acknowledgements)
  17 * [License](#license)
  18
  19 * * *
  20
  21 <h2 id="introduction">Introduction</h2>
  22
  23 RSEM is a software package for estimating gene and isoform expression
  24 levels from RNA-Seq data.  The new RSEM package (rsem-1.x) provides an
  25 user-friendly interface, supports threads for parallel computation of
  26 the EM algorithm, single-end and paired-end read data, quality scores,
  27 variable-length reads and RSPD estimation. It can also generate
  28 genomic-coordinate BAM files and UCSC wiggle files for visualization. In
  29 addition, it provides posterior mean and 95% credibility interval
  30 estimates for expression levels.
  31
  32 <h2 id="compilation">Compilation & Installation</h2>
  33
  34 To compile RSEM, simply run
  35
  36     make
  37
  38 To install, simply put the rsem directory in your environment's PATH
  39 variable.
  40
  41 ### Prerequisites
  42
  43 To take advantage of RSEM's built-in support for the Bowtie alignment
  44 program, you must have [Bowtie](http://bowtie-bio.sourceforge.net) installed.
  45
  46 <h2 id="usage">Usage</h2>
  47
  48 ### I. Preparing Reference Sequences
  49
  50 RSEM can extract reference transcripts from a genome if you provide it
  51 with gene annotations in a GTF file.  Alternatively, you can provide
  52 RSEM with transcript sequences directly.
  53
  54 Please note that GTF files generated from the UCSC Table Browser do not
  55 contain isoform-gene relationship information.  However, if you use the
  56 UCSC Genes annotation track, this information can be recovered by
  57 downloading the knownIsoforms.txt file for the appropriate genome.
  58
  59 To prepare the reference sequences, you should run the
  60 'rsem-prepare-reference' program.  Run
  61
  62     rsem-prepare-reference --help
  63
  64 to get usage information or visit the [rsem-prepare-reference
  65 documentation page](rsem-prepare-reference.html).
  66
  67 ### II. Calculating Expression Values
  68
  69 To prepare the reference sequences, you should run the
  70 'rsem-calculate-expression' program.  Run
  71
  72     rsem-calculate-expression --help
  73
  74 to get usage information or visit the [rsem-calculate-expression
  75 documentation page](rsem-calculate-expression.html).
  76
  77 Note: RSEM no longer provides nu values. Instead, RSEM provides
  78 nrf(normalized read fraction), which is a normalized version of theta
  79 vector excluding theta_0.
  80
  81 #### Calculating expression values from single-end data
  82
  83 For single-end models, users have the option of providing a fragment
  84 length distribution via the --fragment-length-mean and
  85 --fragment-length-sd options.  The specification of an accurate fragment
  86 length distribution is important for the accuracy of expression level
  87 estimates from single-end data.  If the fragment length mean and sd are
  88 not provided, RSEM will not take a fragment length distribution into
  89 consideration.
  90
  91 #### Using an alternative aligner
  92
  93 By default, RSEM automates the alignment of reads to reference
  94 transcripts using the Bowtie alignment program.  To use an alternative
  95 alignment program, align the input reads against the file
  96 'reference_name.idx.fa' generated by rsem-prepare-reference, and format
  97 the alignment output in SAM or BAM format.  Then, instead of providing
  98 reads to rsem-calculate-expression, specify the --sam or --bam option
  99 and provide the SAM or BAM file as an argument.  When using an
 100 alternative aligner, you may also want to provide the --no-bowtie option
 101 to rsem-prepare-reference so that the Bowtie indices are not built.
 102
 103 ### III. Visualization
 104
 105 RSEM contains a version of samtools in the 'sam' subdirectory. When
 106 users specify the --out-bam option RSEM will produce three files:
 107 'sample_name.bam', the unsorted BAM file, 'sample_name.sorted.bam' and
 108 'sample_name.sorted.bam.bai' the sorted BAM file and indices generated
 109 by the samtools included.
 110
 111 #### a) Generating a UCSC Wiggle file
 112
 113 A wiggle plot representing the expected number of reads overlapping
 114 each position in the genome can be generated from the sorted BAM file
 115 output.  To generate the wiggle plot, run the 'rsem-bam2wig' program on
 116 the 'sample_name.sorted.bam' file.
 117
 118 Usage:
 119
 120     rsem-bam2wig bam_input wig_output wiggle_name
 121
 122 bam_input: sorted bam file
 123 wig_output: output file name, e.g. output.wig
 124 wiggle_name: the name the user wants to use for this wiggle plot
 125
 126 #### b) Loading a BAM and/or Wiggle file into the UCSC Genome Browser
 127
 128 Refer to the [UCSC custom track help page](http://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/customTrack.html).
 129
 130 <h2 id="example">Example</h2>
 131
 132 Suppose we download the mouse genome from UCSC Genome Browser.  We will
 133 use a reference_name of 'mm9'.  We have a FASTQ-formatted file,
 134 'mmliver.fq', containing single-end reads from one sample, which we call
 135 'mmliver_single_quals'.  We want to estimate expression values by using
 136 the single-end model with a fragment length distribution. We know that
 137 the fragment length distribution is approximated by a normal
 138 distribution with a mean of 150 and a standard deviation of 35. We wish
 139 to generate 95% credibility intervals in addition to maximum likelihood
 140 estimates.  RSEM will be allowed 1G of memory for the credibility
 141 interval calculation.  We will visualize the probabilistic read mappings
 142 generated by RSEM.
 143
 144 The commands for this scenario are as follows:
 145
 146     rsem-prepare-reference --gtf mm9.gtf --mapping knownIsoforms.txt --bowtie-path /sw/bowtie /data/mm9 /ref/mm9
 147     rsem-calculate-expression --bowtie-path /sw/bowtie --phred64-quals --fragment-length-mean 150.0 --fragment-length-sd 35.0 -p 8 --out-bam --calc-ci --memory-allocate 1024 /data/mmliver.fq /ref/mm9 mmliver_single_quals
 148     rsem-bam2wig mmliver_single_quals.sorted.bam mmliver_single_quals.sorted.wig mmliver_single_quals
 149
 150 <h2 id="simulation">Simulation</h2>
 151
 152 ### Usage:
 153
 154     rsem-simulate-reads reference_name estimated_model_file estimated_isoform_results theta0 N output_name [-q]
 155
 156 estimated_model_file:  File containing model parameters.  Generated by
 157 rsem-calculate-expression.
 158 estimated_isoform_results: File containing isoform expression levels.
 159 Generated by rsem-calculate-expression.
 160 theta0: fraction of reads that are "noise" (not derived from a transcript).
 161 N: number of reads to simulate.
 162 output_name: prefix for all output files.
 163 [-q] : set it will stop outputting intermediate information.
 164
 165 ### Outputs:
 166
 167 output_name.fa if single-end without quality score;
 168 output_name.fq if single-end with quality score;
 169 output_name_1.fa & output_name_2.fa if paired-end without quality
 170 score;
 171 output_name_1.fq & output_name_2.fq if paired-end with quality score.
 172
 173 output_name.sim.isoforms.results, output_name.sim.genes.results : Results estimated based on sample values.
 174
 175 <h2 id="acknowledgements">Acknowledgements</h2>
 176
 177 RSEM uses randomc.h and mersenne.cpp from
 178 <http://lxnt.info/rng/randomc.htm> for random number generation. RSEM
 179 also uses the [Boost C++](http://www.boost.org) and
 180 [samtools](http://samtools.sourceforge.net) libraries.
 181
 182 <h2 id="license">License</h2>
 183
 184 RSEM is licensed under the [GNU General Public License v3](http://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.html).