TPM与FPKM\RPKM的比较 ①TPM与FPKM\RPKM都校正了测序深度与基因长度,只是顺序上有所不同。TPM的归一化方法确保了每个样本中所有TPM值的总和是相同的(固定的尺度转换因子1,000,000)。这是TPM相比于RPKM/FPKM的重要优势。如下面饼图示例所示:对于TPM来说,每个样本的总TPM是一样的,这样很容易比较相同基因在不同的...
A review of RNA-Seq expression units | The farrago (wordpress.com)RPKM、FPKM、TPM详解RNA-seq的counts值,RPM, RPKM, FPKM, TPM 的异同 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
RPKM计算公式: RPKM = total exon reads / (mapped reads (Millions) * exon length (KB)) 即RPKM=比对到某一基因的reads数先除以比对到参考基因组的总reads数,再除以基因外显子长度;基因的外显子长度信息可以从基因组注释文件(如 GTF 或 GFF 文件)中获取,将一个基因所有外显子的长度相加,并且换算为千碱基...
但是公式1RPKM主要计算的是Exon上单个碱基的转录情况,一个Exon上所有碱基转录情况的均值代表了该Exon转录情况。所以RPKM/FPKM可能与真实表达情况是有偏差的,但是应该能够大致反映真实的情况。 FPKM:与RPKM计算过程类似。只有一点差异:RPKM计算的是reads,FPKM计算的是fragments。single-end/paired-end测序数据均可计算reads ...
除了RPKM、 FPKM、TPM这几种方法,CPM也是较为常见的一种基因定量方式。原始的表达量除以该样本表达量的总和,再乘以一百万,即可得到CPM值。CPM值只对测序深度进行了标准化,在10X Genomics的单细胞数据中一般使用这种标准化方法。 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/513391213...
3. RPM（Reads Per Million）或CPM（Counts Per Million）与RPKM相似，但不需要将读段长度标准化。它们适用于表达量较低的基因或转录本。4. TPM（Transcripts Per Million）是另一种标准化表达量的方法，通过将映射到转录本的读段数除以总映射读段数、转录本长度和基因组长度来计算。这有助于消除由于...
同RPKM一样,TPM对基因的长度进行了校正,计算比对到基因上的reads/基因长度得到长度校正的表达量 reads per kilobase (RPK)。再以文库中RPK之和作为Scale Factor求出TPM。 相比于RPKM使用read counts之和来作为文库校正因子,TPM使用RPK之和作为文库校正因子的好处是考虑了不同样本间的基因长度的分布。因为RPK是一个...
tpm0 <- as.data.frame(apply(counts,2,FPKM2TPM))colSums(tpm0) 要注意一点的是计算FPKM/RPKM和TPM时,基因长度一般指的都是基因的有效长度effective length,即该基因的外显子总长度或转录本总长度,以此为标准来消除测序造成的基因长度影响才更为准确。
RPKM的诞生是针对早期的SE测序,FPKM则是在PE测序上对RPKM的校正。 Reads即是指下机后fastq数据中的每一条Reads,Fragments则是指每一段用于测序的核酸片段,在SE中,一个Fragments只测一条Reads,所以,Reads数与Fragments数目相等;在PE中,一个Fragments测两端,会得到2条Reads,但由于后期质量或比对的过滤,有可能一个Fra...
TPM标准化方法首先对基因长度进行标准化，然后对测序深度进行标准化，公式为：TPM = RPKM / (ΣRPKM) * 10^6。这种方法保证每个样本中所有TPM的总和相同，便于比较样本间基因读数比例。综上所述，CPM、RPKM/FPKM和TPM方法在RNA-Seq数据标准化中各有优势，考虑不同因素影响。CPM适合样本内比较，而RPKM...