(1)count转FPKM 这里需要根据FPKM的公式定义一个函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # effLen基因长度,counts是基因的count数 Counts2FPKM<-function(counts,effLen){N<-sum(counts)exp(log(counts)+log(1e9)-log(effLen)-log(N))} 使用上面函数就可以转换了: 代码语言:javascript ...
rnanorm--help# usage: rnanorm [-h] [--gene-lengths GENE_LENGTHS] [--annotation ANNOTATION]# [--gene-id-attr GENE_ID_ATTR] [--tpm-output TPM_OUTPUT]# [--fpkm-output FPKM_OUTPUT] [--cpm-output CPM_OUTPUT]# [--quantile-output QUANTILE_OUTPUT]# expression## TPM normalization. The g...
counts2FPKM<-function(count=count,efflength=efflen){PMSC_counts<-sum(count)/1e6#counts的每百万缩放因子(“per million” scaling factor)深度标准化FPM<-count/PMSC_counts #每百万reads/Fragments(Reads/Fragments Per Million)长度标准化FPM/(efflength/1000)}#FPKM与TPM的转化FPKM2TPM<-function(fpkm){fp...
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 https://www.cxyzjd.com/article/weixin_29014237/11305283...
Read counts:校正后的 counts 值,对 counts 值进行负二项拟合和收缩后的数值;FPKM:在基因 counts 的基础上,对基因长度和总测序量进行了校正,用基因的 counts 值除以基因长度,再除以测序数据量(实际使用的是比对成功的 reads 总数),从而得到每个基因相对的表达水平。这个值更符合实际基因表达情况。
1. counts 转 FPKM 计算FPKM的三要素:原始counts矩阵,样本总reads数,基因长度。 # expr: counts 表达矩阵, 行:转录本,列:样本 # transcript_len$length 转录本长度 expr1 = expr/transcript_len$length fpkm = t(t(expr1)/colSums(expr)) * 10^9 ...
countdata <- mycounts[,1:9] rpk <- countdata / kb rpk tpm <- t(t(rpk)/colSums(rpk) * 1000000) head(tpm) write.table(tpm,file="2020武汉加油_tpm.xls",sep="\t",quote=F) FPKM计算 fpkm <- t(t(rpk)/colSums(countdata) * 10^6) (之前这里写成了10^9,多谢@不爱说话的生物狗 提醒...
colnames(featureCounts)=c('gene_id','counts','fpkm','tpm')write.table(featureCounts,outCountsFilePath,sep="\t",col.names=TRUE,row.names=FALSE,quote=FALSE) 使用方法如下:usage: run-featurecounts.R [--] [--help] [--bam BAM] [--gtf GTF] [--output OUTPUT]...
转录组丨差异倍数之谜:为何Counts与FPKM结果不同? - 核心逻辑 :差异分析基于校正后的Counts(如DESeq2的归一化方法),而FPKM用于展示表达量。二者计算方式不同,结果自然存在差异。 - 比喻 :Counts是“生食材”,FPKM是“调味后的菜品”,差异分析则是“厨师的独家配方”。
#FPKM/RPKM (Fragments/Reads Per Kilobase Million ) 每千个碱基的转录每百万映射读取的Fragments/reads#RPKM与FPKM分别针对单端与双端测序而言,计算公式是一样的counts2FPKM <- function(count=count, efflength=efflen){PMSC_counts <- sum(count)/1e6 #counts的每百万缩放因子 (“per million” scaling ...