用途：Salmon 用于 RNA-seq 的转录本丰度定量，通过准映射将 reads 匹配到转录组 k-mer 索引，无需全基因组比对，速度约为基于比对工具的 20–50 倍，适合无需 BAM 的大规模 RNA-seq 研究。
主要能力：输出 quant.sf（含 Name、Length、EffectiveLength、TPM、NumReads），可自动校正序列偏好（--seqBias）、GC 偏好（--gcBias）和片段长度分布；支持 decoy-aware 索引以识别虚假准映射；支持 --numBootstraps 通过重采样估计转录本不确定性；输出可接入 tximeta（R）或 pydeseq2（Python）做差异表达。
使用方式：需 Salmon ≥ 1.10、转录组 FASTA（如 GENCODE/Ensembl cDNA），decoy-aware 索引还需基因组 FASTA。安装命令：conda install -c bioconda salmon；验证：salmon --version。快速开始：构建索引 salmon index -t transcriptome.fa -i salmon_index/ -p 8；定量 salmon quant -i salmon_index/ -l A -1 sample_R1.fastq.gz -2 sample_R2.fastq.gz -p 8 --gcBias --validateMappings -o results/sample1/。典型流程包括下载参考、建索引、单端或双端定量、用 pandas 汇总 quant.sf、聚合到基因层面并用 pydeseq2 做差异表达。常用参数含 -l 文库类型、-p 线程、--gcBias、--seqBias、--validateMappings、--numBootstraps、-d 诱饵序列列表、--rangeFactorizationBins。
适用场景：快速 RNA-seq 定量；大规模研究中比对速度成为瓶颈时；计算 TPM 与估计计数用于 DESeq2/edgeR；需 GC/片段长度/序列上下文偏好校正时；需转录本不确定性估计时。若需用于变异检测、deeptools 或 IGV 可视化的基因组比对 BAM，应改用 STAR。
限制：需确保转录组与诱饵基因组来自同一参考版本，否则映射率可能偏低；建索引时转录组加基因组拼接过大可能导致内存不足；若未提供 --geneMap 或 -g，则没有基因水平输出；部分场景（如低映射率）需排查物种/版本、文库类型或污染。具体收费与平台信息暂未提供。