RNA-Seq的数据分析方法就如雨后春笋般涌现。在基因组组装上经验丰富，曾参与人类基因组计划。

HISAT全称为Hierarchical Indexing for Spliced Alignment of Transcripts。它取代Bowtie/TopHat程序，能够将RNA-Seq的读取与基因组进行快速比对。

HISAT利用大量FM索引，以覆盖整个基因组。以人类基因组为例，它需要48,000个索引，每个索引代表~64,000 bp的基因组区域。这些小的索引结合几种比对策略，实现了RNA-Seq读取的比对，特别是那些跨越多个外显子的读取。尽管它利用大量索引，但HISAT只需要4.3 GB的内存。这种应用程序支持任何规模的基因组，包括那些超过40亿个碱基的。

StringTie能够组装转录本并预计表达水平。它应用网络流算法和可选的de novo组装，将复杂的数据集组装成转录本。在分析模拟和真实的数据集时，StringTie实现了更完整、更准确的基因重建，并更好地预测了表达水平。

对于从人类血液中获得的9000万个读取，StringTie正确组装了10,990个转录本，而第二名的组装程序Cufflinks只组装了7,187个，提高了53%。对于模拟的数据集，StringTie正确组装了7,559个转录本，比Cufflinks的6,310个提高了20%。此外，它的运行速度也比其他组装软件更快。

开展差异表达分析的工具。它能利用RNA-Seq实验的数据，预测基因、转录本或外显子的差异表达。