一键自动任务
参数只填一次，检查好阶段队列后点「开始自动运行」，程序按 01 → 10 顺序自动执行；也可以只跑其中一段。
AUTO // TaskFeatures · 功能
把一串命令行，收进一个窗口
自动任务整合了转录组上游的多个分析步骤：输入一次参数，按所选阶段顺序自动执行，最后直接得到可用的表达矩阵。
单端 / 双端自适应
界面上直接切换双端或单端模式，程序按模式识别 _1.fastq / _2.fastq 配对或单文件处理，无需改脚本。
SRA 下载并转 FASTQ
内置 SRA 工具：填入 SRR 登录号即可在线拉取并转成 FASTQ，也能把本地 .sra 文件批量转换，进度与命令实时回显。
大文件自动拆分
测序文件过大时可自动拆分后再进入后续阶段，降低单次内存压力，让普通配置的电脑也能把流程跑完。
Step 03经典工具链整合
FastQC 质检、fastp 修剪、HISAT2 比对、samtools 排序、StringTie 定量 —— 文献里最常见的组合，结果便于与常规流程对照。
FastQC · fastp · HISAT2 · StringTie表达矩阵一步到位
任务结束直接产出基因与转录本两级的 counts / FPKM / TPM 六张 CSV，拿去就能做差异表达与富集分析。
counts · FPKM · TPMPipeline · 执行队列
10 个阶段，按序自动执行
右侧队列中的每一步都可以单独勾选。点「标准全流程」跑完整链路，点「从第 2 步」跳过下载与转换直接分析已有 FASTQ。
01
获取 FASTQ
SRA Toolkit · 本地导入
SRA Toolkit · 本地导入
02
FastQC 质检
FastQC
FastQC
03
大文件拆分
自动拆分
自动拆分
04
fastp 修剪
fastp
fastp
05
构建 HISAT2 索引
hisat2-build
hisat2-build
06
HISAT2 序列比对
HISAT2
HISAT2
07
生成排序 BAM
samtools sort
samtools sort
08
StringTie 定量
StringTie
StringTie
09
生成表达矩阵
counts / FPKM / TPM
counts / FPKM / TPM
10
整理分析结果
汇总到 10_results
汇总到 10_results
必需阶段
虚线 = 可跳过（已有 FASTQ / 已有索引 / 文件不大）
结果产出阶段
队列旁还有 清空 与 完成后清理本任务生成的中间 FASTQ / SAM 两个选项：结果留在 10_results，体积很大的中间文件可以自动删掉，避免磁盘被占满。
Guide · 使用指引
八步跑完一个样品集
以「公司已提供 FASTQ」为例：跳过第 1 步，把参考基因组准备好，剩下的交给程序。
- 点击「从第 2 步」已有 FASTQ 时无需重新下载转换，直接从质检开始。
- 填写「已有数据目录」选择 FASTQ 文件所在的文件夹，可包含
SRA/FASTQ/SAM/BAM。 - 填写「任务工作目录」新建一个空文件夹作为输出根目录，所有阶段结果都放在这里。
- 输入参考基因组 FASTA物种基因组序列文件，
.fasta或.fa。 - 填写 HISAT2 索引前缀可随意命名（示例用
gallus）；已有索引时填前缀并取消勾选第 5 步。 - 输入参考注释 GTF与基因组配套的注释文件，
.gtf。 - 设置线程数按机器核心数选择（界面示例为 10），同时可填每片 reads 与平均读长。
- 点击「开始自动运行」下方日志区实时回显每个阶段的命令与进度，跑完会提示「所选流程已全部完成」。
教程原图：箭头依次对应上面 8 个步骤。
双端模式：程序会生成 / 读取成对的 _1.fastq 与 _2.fastq 文件。
单端模式：一个样品对应一个 FASTQ 文件，如 SRR4029463.fastq。
Output · 结果
最终拿到六张表达矩阵
任务完成后到「任务工作目录」下的 10_results 取结果，表达矩阵在 expression 子目录里。
任务工作目录/ 例：F:\Easy-RNA-seq\test ├─ 08_stringtie/ Step 08 定量结果 │ └─ quant/SRR4029464/SRR4029464.gtf ├─ 10_results/ ← 最终结果目录 │ └─ expression/ │ ├─ gene_counts.csv │ ├─ gene_fpkm.csv │ ├─ gene_tpm.csv │ ├─ transcript_counts.csv │ ├─ transcript_fpkm.csv │ └─ transcript_tpm.csv └─ sra_downloads/ 在线下载的 SRA 原始文件
gene_counts.csv基因 read 数
gene_fpkm.csv基因 FPKM
gene_tpm.csv基因 TPM
transcript_counts.csv转录本 read 数
transcript_fpkm.csv转录本 FPKM
transcript_tpm.csv转录本 TPM
六张矩阵表：gene / transcript 两级 × counts / FPKM / TPM。
跑完会弹出「所选流程已全部完成」，并给出结果目录路径。
Tool · SRA 转换器
只有 SRR 号，也能跑起来
公司给的是 SRA 文件，或者你只拿到 SRR 登录号？用内置的 SRA 转 FASTQ 工具（手动流程第 1 步），程序自动下载并转换，之后回到自动任务继续。
- 在网页的 Run 列表查找 SRR 号点「打开 NCBI SRA Run Selector」，复制样品对应的 SRR 登录号。
- 填写 SRR 登录号，或选择本地 .sra 文件多个登录号用空格分隔；本地文件可「重新扫描 / 全选 / 清空选择」。
- 选择 FASTQ 输出文件夹在线下载的原始文件会保存在输出文件夹的
sra_downloads子文件夹中。 - 点击「开始下载 / 转换」进度条与运行日志实时显示当前处理的样品与完整命令，速度主要取决于网速。
转换完成后，把结果目录填进自动任务的「已有数据目录」，点 从第 2 步 即可继续。若下载 / 转换失败并提示 SRA Toolkit 相关错误，先确认路径不含中文，再重试。
双端模式会生成分开的 _1.fastq 与 _2.fastq 文件；单端模式对应单文件版本。
日志区回显 prefetch / fasterq-dump 的实际命令与下载进度。
Requirements · 运行环境
装之前先看这四条
Windows 桌面程序，绿色运行；但下面这些前置条件会直接影响能否跑通。
① 提前安装 Java 与 Python
软件需要调用本机已安装的 Java 与 Python，请先装好并加入系统环境变量。
② 路径不要含中文与特殊符号
文件运行路径请使用纯英文、无空格与特殊字符的目录，例如 F:\Easy-RNA-seq\test。
③ 磁盘与内存留足余量
FASTQ 与中间 SAM 体积较大；内存偏小时打开第 3 步「大文件拆分」，并适当调低线程数。
最常见的失败原因就是路径。把工程放在 D:\rna\test 这类纯英文路径下重跑，绝大多数「找不到文件 / 无法切换目录」的报错都会消失。
Service · 正版服务
正版提供服务，无激活码系统
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FAQ · 常见问题
跑不动之前，先看这里
下面这些问题覆盖了绝大多数首次使用时的卡点。
我已经有 FASTQ 文件了，还需要第 1 步吗？
不需要。在阶段队列里点 「从第 2 步」，然后把「已有数据目录」指向 FASTQ 所在文件夹即可，程序会直接从 FastQC 质检开始。
公司给的是 SRA 文件 / 只给了 SRR 号，怎么办？
两种方式：① 直接在第 1 步「获取 FASTQ」里填入 SRR 登录号（多个用空格分隔），程序自动下载并转换；② 打开手动流程第 1 步的 SRA 转 FASTQ 工具，把本地 .sra 文件转成 FASTQ，再回到自动任务点「从第 2 步」。
报错提示找不到文件、无法切换目录（SetCurrentDirectory）怎么办？
九成是路径问题。文件运行路径不要包含中文和特殊符号，请把工程移到类似 F:\Easy-RNA-seq\test 的纯英文短路径下重跑。另外请确认本机已安装 Java 与 Python 并加入环境变量。
日志区出现
SetCurrentDirectory 报错时，先换纯英文路径重跑。SRA 下载 / 转换失败，提示 SRA Toolkit 相关信息？
下载失败常见于网络中断或路径含中文。先换纯英文路径重试；若持续失败，可到 SRA Toolkit 的支持页面 https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/ 查找对应报错，或把日志发给我们排查。
电脑内存不大，能跑吗？
可以。在队列里勾上第 3 步 大文件拆分，把大 FASTQ 拆开后再进入后续阶段；同时把线程数调低一些（线程越高内存占用越大）。跑完后可用「完成后清理本任务生成的中间 FASTQ / SAM」回收磁盘。
已经有 HISAT2 索引，能直接复用吗？
能。把索引前缀填进「已有 HISAT2 索引前缀」，并取消勾选第 5 步「构建 HISAT2 索引」，程序会直接进入比对阶段，可省下大量时间。
结果在哪里？能直接做下游分析吗？
结果在「任务工作目录」下的 10_results\expression，共六张 CSV：gene / transcript 两级 × counts / FPKM / TPM。都是标准表格，可直接用于差异表达、富集分析等下游步骤。
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