除了FPKM转换成TPM外,其他的数据也可以进行转换。 Counts转TPM 代码语言:javascript 复制 Counts2TPM<-function(counts,effLen){rate<-log(counts)-log(effLen)denom<-log(sum(exp(rate)))exp(rate-denom+log(1e6))} Counts转FPKM 代码语言:javascript 复制 Counts2FPKM<-function(counts,effLen){N<-sum(c...
加载演示数据TCGA-UCS-STARdata.Rdata ,该数据来自TCGA数据库,TCGA数据库里面可以直接获取TPM的数据,这里我们自己用count转换后和下载的数据进行比较,看看转换有没有差异。 代码语言:javascript 复制 ### 加载RNAseq数据load("TCGA-UCS-STARdata.Rdata")count=STARdata[["count"]]tpm=STARdata[["tpm"]] 我这里...
考虑到测序深度和基因长度对基因测序counts数有影响,故需要找一个尺度变换因子(scaling factor)对测序结果进行尺度变换(scale),实现该过程的方法包括计算TPM与RPKM、FPKM。为了了解TPM与RPKM、FPKM的差异,我们先从数学的角度进行原理演示:假设如下是RNA-seq数据。 测序...
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。随后计算每个基因的表达量的百分比,最后再乘以10^6,TPM可以看作是RPKM/FPKM值的百分比。 (ht...
因为科研过程中需要将counts值转换为FPKM值计算,所以对FPKM这一部分进行一下补充 图片.png 对数量级的理解 图片.png 要求出FPKM值,需要获得三个参数。 cDNA Fragments:为单个基因比对到基因组上的reads数,在测序数据里就是count值。HTseq处理后可以直接得到的结果。
在新版数据中TCGA的RNAseq数据主要提供了三种数据下载,FPKM,FPKM-UQ,Counts,如果要用edgR等筛选差异的话会下载使用Counts数据,但是笔者在过去的数据分析中发现TCGA数据使用edgR等软件筛选差异基因并不理想,细思主要有两方面原因: 一、肿瘤数据本身异质性很高 ...
介绍了不同的RNA-Seq标准化方法——RPKM/FPKM和TPM,并演示了如何从计数中计算这些值。最后会比较这几种算法, 视频播放量 780、弹幕量 0、点赞数 10、投硬币枚数 3、收藏人数 17、转发人数 5, 视频作者 小云爱生信, 作者简介 我司将持续更新生物信息学,相关视频,文章,关
TPM(Transcripts per million) 计算: 该基因的reads数 / 该基因的长度(即count) count / 总reads数 FPKM v.s. TPM 两者的区别在于计算的顺序不同。 数学上其实是一致的,但是实际运用中,由于除不尽、近似等缘故,造成误差。调整计算顺序后,有助于减小误差。 举例:RNA-Seq分析|RPKM, FPKM, TPM, 傻傻分不清楚...
RNA-Seq expression level read counts produced by the workflow are normalized using three commonly used methods: FPKM, FPKM-UQ, and TPM. Normalized values should be used only within the context of the entire gene set. Users are encouraged to normalize raw read count values if a subset of gene...
1、关于FPKM, RPKM, TPM 在RNA-Seq的分析中，对基因或者转录本的reads count数目进行标准化是一个很重要的步骤，因为落在一个基因区域内的read数目取决于基因长度和测序深度。基因越长read数目越多，测序深度越高，则一个基因对应的read数目也相对越多。所以必须要标准化，而标准化的两个关键因素...