首先当然是下载软件啦！

两个地方可以下载，一个是谷歌code中心，被墙啦，另一个是github，我的最爱。

wget https://codeload.github.com/alexdobin/STAR/zip/master

解压即可使用啦，其中程序在bin目录下面，根据自己的平台调用即可！

然后doc里面还有个pdf的说明文档，写的非常清楚，我也是看着那个文档学的这个软件！

接下来就是准备数据啦！

既然是类似于tophat一样的比对软件，当然是准备参考基因组和测序数据咯，毫无悬念。

然后 该软件也给出了一些测试数据

ftp://ftp2.cshl.edu/gingeraslab/tracks/STARrelease/2.1.4/

然后就是运行程序的命令！

分为两个步骤：首先构建索引，然后比对即可，中间的参数根据具体需要可以细调！

构建索引时候，软件说明书给的例子是

The basic options to generate genome indices are as follows:
--runThreadN NumberOfThreads
--runMode genomeGenerate
--genomeDir /path/to/genomeDir
--genomeFastaFiles /path/to/genome/fasta1 /path/to/genome/fasta2 ...
--sjdbGTFfile /path/to/annotations.gtf
--sjdbOverhang ReadLength-1

我模仿了一下。对我从ensembl ftp里面下载的老鼠基因组构建了索引

/home/jmzeng/hoston/RNA-soft/STAR-master/bin/Linux_x86_64/STAR  \

--runThreadN 30 #我的服务器还比较大，可以使用30个CPU  \

--runMode genomeGenerate \

--genomeDir  /home/jmzeng/hoston/mouse/STAR-mouse #构建好的索引放在这个目录 \

--genomeFastaFiles  /home/jmzeng/hoston/mouse/Mus_musculus.GRCm38.fa.fa \

--sjdbGTFfile /home/jmzeng/hoston/mouse/Mus_musculus.GRCm38.79.gtf \

--sjdbOverhang 284   #我的测序数据长短不一，最长的是285bp

当然注释的地方你要删除掉才行呀，因为cpu用的比较多。

算一算时间，对4.6G的小鼠基因组来说，半个小时算是非常快的了！Bowtie2的index要搞两个多小时。

然后就是比对咯。这也是很简单的，软件说明书给的例子是

The basic options to run a mapping job are as follows:
--runThreadN NumberOfThreads
--genomeDir /path/to/genomeDir
--readFilesIn /path/to/read1 [/path/to/read2]

我稍微理解了一下参数，然后写出了自己的命令。

fq=740WT1.fq.trimmed.single

mkdir  740WT1_star

/home/jmzeng/hoston/RNA-soft/STAR-master/bin/Linux_x86_64/STAR  \

--runThreadN 20  \

--genomeDir  /home/jmzeng/hoston/mouse/STAR-mouse   \

--readFilesIn  $fq \

--outFileNamePrefix  ./740WT1_star/740WT1

如果输出文件需要被cufflinks套装软件继续使用。就需要用一下参数

Cufflinks/Cuffdiff require spliced alignments with XS strand attribute, which STAR will generate with --outSAMstrandField intronMotif option.

还有--outSAMtype参数可以修改输出比对文件格式，可以是sam也可以是bam，可以是sort好的，也可以是不sort的。

最后是输出文件解读咯！

其实没什么好解读的，输出反正就是sam类似的比对文件咯，如果还有其它文件，需要自己好好解读说明书啦。我就不废话了！

值得一提的是，该程序提供了2次map的建议

The basic idea is to run 1st pass of STAR mapping with the usual parameters , then collect the junctions detected in the first pass, and use them as ”annotated” junctions for the 2nd pass mapping.

在对RNA-seq做snp-calling的时候可以用到，尤其是GATK官方还给出了教程，大家可以好好学习学习！

http://www.broadinstitute.org/gatk/guide/article?id=3891