前面我们介绍该软件用法很多了，而且也对基于bam文件做可变剪切的软件leafcutter和rMATS的比较
现在我们来根据MFF基因来深度理解可变剪切的软件leafcutter的结果!

首先是差异分析结果

$grep MFF leafcutter_ds_cluster_significance.txt
chr2:clu_4932_NA Success 4.6012973874349 7 0.238436066745941 0.634806885002018 MFF
chr2:clu_4933_NA Success 81.7113181603927 15 5.08675778183616e-27 1.39918539586235e-23 MFF
cluster status loglr df p p.adjust genes

需要大家仔细理解的两列就是loglr和df
其中df就是自由度，就是该转录本的外显子的数量减去1，其实就是内含子的个数啦！

各个样本的表达

单独查看每个转录本在每个样本的内含子的表达量如下：
首先看看control组的一个样本

$zcat SRR2016934.junc.tumor.sorted.gz |grep clu_4932_NA
chr2:227325427:227328678:clu_4932_NA 32/320
chr2:227325427:227330626:clu_4932_NA 13/320
chr2:227325427:227332419:clu_4932_NA 9/320
chr2:227325542:227328678:clu_4932_NA 1/320
chr2:227328789:227329606:clu_4932_NA 12/320
chr2:227328789:227330626:clu_4932_NA 106/320
chr2:227329783:227330626:clu_4932_NA 12/320
chr2:227330846:227332419:clu_4932_NA 135/320

再看看tumor组的一个样本：

$zcat SRR2016947.junc.tumor.sorted.gz |grep clu_4932_NA
chr2:227325427:227328678:clu_4932_NA 42/400
chr2:227325427:227330626:clu_4932_NA 2/400
chr2:227325427:227332419:clu_4932_NA 8/400
chr2:227325542:227328678:clu_4932_NA 2/400
chr2:227328789:227329606:clu_4932_NA 13/400
chr2:227328789:227330626:clu_4932_NA 112/400
chr2:227329783:227330626:clu_4932_NA 19/400
chr2:227330846:227332419:clu_4932_NA 202/400

综合的表达量矩阵

再看看合并的表达矩阵的热图，我选择的这个例子并不是很好，因为两个分组的样本数量严重失衡，但是根据这样的分组，也是可以很明显看到一个可变剪切示例：

当然， 我们也可以选择另外一个更显著的基因，即loglr更大的，比如RBBP8，如下：

IGV查看

首先我们看看MFF基因，不是很好看出来这个差异。

再看看RBBP8基因，实际上也是有点难看出来差异：

但是可变剪切的软件leafcutter本身的可视化就很明显：