首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装，当然也可用于转录本的定量。前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用，后者则是老牌的RNA分析软件了。在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法，Cufflinks则是吝啬算法；从组装效果上来看Stringtie在灵敏度和准确度上表现较好，能够拼接出更完整、更准确的基因；从定量上来说，两者相差不大，但是cufflinks在一些特殊情况下会有异常的表达量；从运行速度上来说，Stringtie远远快了cufflinks了
默认用法的通用命令行具有此格式:
stringtie [-o <output.gtf>] [other_options] <read_alignments.bam>
该程序的主要输入（<read_alignments.bam>）必须是SAM，BAM或CRAM文件，带有RNA-seq读取对齐的基因组位置（例如，TopHat accessed_hits.bam Files由TopHat或之后的HISAT2输出产生的BAM文件。如下所述，使用samtools对其进行排序和转换）。
主要输出是一个GTF文件，其中包含由StringTie从read alignment data组装的转录本的结构定义。输出文件的名称应使用-o选项指定。如果未使用此选项，则将带有组装成绩单的输出GTF记录打印到标准输出。注意：如果使用了--mix选项，StringTie期望将两个对齐文件作为位置参数给出，则以特定顺序：简短的读取对齐必须是第一个文件，而长读取对齐必须是第二个输入文件。两个对齐文件必须通过基因组位置进行排序。
stringtie [-o <output.gtf>] --mix [other_options] <short_read_alns.bam> <long_read_alns.bam>