TPM 值考虑了基因的长度和测序深度,通过将每个基因的 Counts 值除以其长度,并进行适当的归一化,将基因的表达量转换为每百万转录本数,以便进行样本间的比较和分析。TPM 值消除了样本间测序深度的差异和基因长度的影响。 TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似,首先使用式2计算每个基因的表达值,去除基因长度的影响。随后计算...
RPKM与FPKM的区别:RPKM值适用于单末端RNA-seq实验数据,FPKM适用于双末端RNA-seq测序数据。 RPKM/FPKM适用于基因长度波动较大的测序方法,如lncRNA-seq测序,lncRNA的长度在200-100000碱基不等。 TPM (Transcript per million) TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似,首先使用式2计算每个基因的表达值,去除基因长度的影响。随...
effLen){N<-sum(counts)exp(log(counts)+log(1e9)-log(effLen)-log(N))}fpkmToTpm<-function(fpkm){exp(log(fpkm)-log(sum(fpkm))+log(1e6))}countToEffCounts<-function(counts,len,effLen){counts*(len/effLen)}### #
另外,不同建库方法得到的TPM值差别也十分巨大,因此作者认为TPM和FPKM可用于跨样本差异分析的前提为: 1.样本的取材一致。 2.mRNA文库的提取建库方法一致 3.文库大小、高表达转录本如线粒体RNA、球蛋白RNA等reads数一致显然这些都是难以达到的条件,因此该文作者也是建议用基于counts的差异分析,即DESeq2[3]或edgeR[...
【生信分析教程3】一个视频讲清测序与基因芯片中的几个常见概念:reads、counts、rpkm、fpkm、tpm、cpm等 14:49 【生信分析教程2】一个视频带你搞懂为什么要做测序以及一代测序、二代测序、基因芯片的所有知识! 统计之光公开课 3643 15 发明单细胞测序的真是个天才| 流感病毒 | 生信 | 医学生 | 医学 | ...
CPM(Counts per million) FPKM(Fragments per kilobase million) TPM(Transcripts per million) UQ(Upper quartile) CUF(Counts adjusted with UQ factors) TMM(Trimmed mean of M-values) CTF(Counts adjusted with TMM factors) 有关方法的深入描述,请参阅: ...
Counts RPK RPKM/FPKM TPM CPM数据转换原理 他人总结:CPM只考虑了测序深度,RPM只考虑了基因长度,RPKM和FPKM同时考虑了基因长度和深度,TPM不仅考虑了基因长度和深度,还考虑了基因表达量总和一致,其中CPM和TPM由于总表达量相等,可以用来做差异分析。 相关R代码 ...
expr_tpm_lnc <- assay(se_lnc,"tpm_unstrand") # lncRNA的fpkm矩阵 expr_fpkm_lnc <- assay(se_lnc,"fpkm_unstrand") 简单!方便!快捷! 随便展示下: expr_counts_mrna[1:10,1:2] ## TCGA-AG-3580-01A-01R-0821-07 TCGA-AF-2692-11A-01R-A32Z-07 ...
学生信必看!Counts、FPKM、TPM如何区分及使用? #医学 #医学生 #生信分析 #SCI #教学 - 统计之光于20240615发布在抖音,已经收获了27.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
featureCounts得到的counts计算 cpm、 tpm、FPKM,代码如下: # # 读入featureCounts矩阵expr_df<-read.table("merged.featureCounts.txt",header=T,row.names=1,check.names=F,sep="\t")dim(expr_df);names(expr_df)head(expr_df[,1:7])#提取基因信息,featureCounts前几列featureCounts_meta<-expr_df[,1:5...