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...
FPKM(Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads) 定义:FPKM 是一种用于双端测序数据的表达量指标,与 RPKM 类似,但考虑了双端片段。 计算方法:与 RPKM 类似,但使用片段数(fragments)而不是读数(reads)来进行标准化。 公式: 用途:用于双端测序的数据分析。 TPM(Transcripts Per Million) 定...
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...
在RPKM结果中:在每个样本的reads总数不相同的情况下(总体不相同),不能直接比较不同样本间每个基因reads所占的比例的大小。 利用公式转换与推导,TPM值就是RPKM的百分比,RPKM/FPKM与TPM可以互相转换。TPM等于该基因的FPKM占所有基因的FPKM的总和的比例乘以一百万,即...
即单端测序:reads=fragments,双端测序:2 * reads≈fragments而经过上游处理,双端测序两个reads可以对应一个片段的过程已经完成,最后得到的counts就已经相当于是片段fragments了,因此下游分析由counts计算RPKM、 FPKM这两者的公式完全一致。 TPM TPM(Transcripts Per Million, or Transcripts Per kilobase of exon model ...
TPM被认为比FPKM和RPKM更为准确,在衡量基因表达水平方面。但是由于TPM和FPKM或RPKM又有一定的数学转换关系,所以即便TPM被认为更为准确,FPKM/RPKM也还在继续被使用。 下面我以一组简单的基因表达数据,来展示TPM和FPKM计算过程。假设这里有3个样本s1,s2,s3,对4个基因进行了RNA测序,g...
答案是不能,因为Rep1的总RPKM值是4.29,而Rep3的总RPKM值是4.25,虽然Rep1中基因A的RPKM大,但是Rep1的总RPKM值也是较大的(说白了,RPKM的测序深度标准化并不完善)。 而对于TPM数据就不同了,由于总TPM都是相同的,Rep1中基因A的TPM值3.33大于Rep3中基因A的TPM值3.326,所以在不考虑统计学差异的情况下,可以直接...
因此,我们需要标准化的两个关键因素就是基因长度和测序深度,常常用RPKM (Reads Per Kilobase Million), FPKM (Fragments Per Kilobase Million) 和 TPM (Transcripts Per Million)作为标准化数值。 RPKM和FPKM 计算RPKM主要包括以下三步: 计算与测序深度有关的系数:计算每个样本中reads的总数并除以106106——此时就...
对于RPKM来说,每个重复的总RPKM值不一样,分别是4.29,4.5和4.25。 对于TPM来说,每个重复的总TPM是相同的,都是10(也就是说总的TPM)。 我们再来看一下这两种的差异有何重要意义。 我们先看下面的3个饼图,每个饼图的有大小相同,数值都是10。从中我们可以发现,对于同样的饼图来说,一份3.33的扇形(它代表了Rep...
因此,我们需要标准化的两个关键因素就是基因长度和测序深度,常常用RPKM (Reads Per Kilobase Million), FPKM (Fragments Per Kilobase Million) 和 TPM (Transcripts Per Million)作为标准化数值。 RPKM和FPKM 计算RPKM主要包括以下三步: 计算与测序深度有关的系数:计算每个样本中reads的总数并除以106106——此时就...