FPKM方法与RPKM类似,主要针对双末端RNA-seq实验的转录本定量。在双末端RNA-seq实验中,有左右两个对应的read来自相同的DNA片段。在进行双末端read进行比对时,来自同一DNA片段的高质量的一对或单个read可以定位到参考序列上。为避免混淆或多次计数,统计一对或单个read比对上的参考序列片段(Fragment),来计算FPKM,计算方法...
举个例子,某次RNA-seq中测序了一个包含500万个读数的文库。其中,总共有400万个读数与基因组序列匹配,对于某个基因,有5000个计数在参考基因组上,则CPM为: CPM对RNA-seq数据进行了测序深度的标准化,但没有考虑基因长度。因此,尽管它是一种样本内标准化方法,但CPM标准化不适用于对基因表达进行样本内比较。 RPKM/...
根据之前的规划,我们将用接下来的几期问题来探索一下RNA-Seq定量的问题,也就是要探索一下我们常说的RPKM,FPKM,TPM,raw count 和RSEM,前面4个指标都比较直观,方便理解,最后一个RSEM需要涉及到一些机器学习的知识,我们尽量给大家把比较复杂的问题简单化,方便大家的入门。 1. RNA-Seq定量过程中的比较问题 我们在BB...
FPKM: FPKM(fragments per kilobase million)与RPKM(reads per kilobase million)尺度变换的原理相似,均是先对测序深度进行归一化,然后对基因长度进行归一化。两者的区别在于RPKM是单末端RNA-seq,FPKM是双末端RNA-seq,后者的两个末端均可匹配到基因组,故每个DNA片...
RNA-Seq的Counts和FPKM数据如何转换成TPM? 我们做转录组分析,得到的数据通常是raw counts 的数据,raw counts 的数据有很多R包进行归一化。在TCGA数据库中下载的RNA-Seq的数据就有2种形式,raw counts 和FPKM,尽管有很多文章是直接利用FPKM进行分析的,但是FPKM存在不准确性,通常我们会使用TPM。关于什么是FPKM?什么是...
FPKM(Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)是一种用于衡量RNA-Seq数据中基因表达量的单位。它考虑了RNA序列的长度和测序深度的影响,使得不同基因在表达量上可以进行比较。 具体地,FPKM值是指每个基因在一个样本中所对应的基因转录本数,除以该基因的长度(单位为千碱基,即kb值),再除以总...
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[4],而不要用TPM与FPKM这类经"normalization"后的值。对于具体计算过程以及这两个软件感兴趣的同学可以先看看参考文献,我们后续在制作Bulk RNA-Seq教程时...
在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。 很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多。
在转录组测序(RNA-Seq)中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。 基因长度的影响:在同一个样本中,基因越长,随机打断得到的片段就越多,该基因被测...
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) image.png 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...