因此，分析RNA-Seq数据前需进行标准化处理。常见方法包括CPM（Counts Per Million）、RPKM/FPKM（Reads/Fragments Per Kilobase Million）、TPM（Transcripts Per Million）。这些方法考虑了测序深度和基因长度对基因读数的影响。CPM标准化方法是将映射到转录本的原始读数数量，经过测序样本读数数量标准化后，乘...
1.RNA-seq数据分析指标 Counts:这是最基本的数据形式,指的是对特定基因或转录本的读数(reads)数量。它是原始测序数据的直接结果。 CPM (Counts Per Million):即每百万计数。这是一种标准化方法,通过将读数计数除以测序总读数再乘以一百万来校正不同样品之间的测序深度差异。
2.CPM:Counts per million 数值概念: 计算公式:CPM=C/N*1000000 设C为比对到 gene A 的 reads 数(read count),N 为比对到所有 gene 的总reads 数。 用途:在某些情况下,只想了解每个基因被覆盖到的相对reads数,而不希望对其做长度校正,就会使用这个指标。在某些RNA-seq文章或一些软件输出结果中(如edgeR)会...
在 RNA-seq 数据分析过程中,CPM(Counts Per Million)是一种常用的计数单位,用于表示某个基因在总 RNA 中的占比。本文将详细介绍 RNA-seq 中的 CPM 计算方法及其在生物学研究中的应用。 2.RNA 测序的背景知识 RNA 测序,即转录组测序,是指对特定细胞或组织在某一时刻产生的 RNA 分子进行定量和序列分析。通过...
承接上节RNA-seq入门实战(零):RNA-seq流程前的准备——Linux与R的环境创建 一、从NCBI获取数据SRR号 数据的文章来源: Formative pluripotent stem cells show features of epiblast cells poised for gastrulation | Cell Research (nature.com) 在文章的Data availability 下找到GEO accession number: GSE154290 ...
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）：Bseq-SC：结合CIBERSORT，利用scRNA-seq数据估算bulk样本的细胞比例；AutoGeneS：采用多目标优化方法筛选特征基因，减少数据噪声，提高解析能力；CPM（Cell Population Mapping）：通过构建细胞状态空间，进行细胞类型预测。Elastic Net正则化：ADAPTS：采用层次化策略，分步估算...
Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化 获取基因有效长度的N种方 下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记 本节概览: 1.DESeq2、 edgeR、limma的使用 2.三类差异分析软件的结果比较——相关性、韦恩图 3.选取差异基因绘制火山图和热图 一、DESeq2、 edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析...
RNA-seq数据标准化方法包括RPKM/FPKM、TPM、CPM、TMM、Quantile normalization、DESeq2、Upper Quartile、Z-score、GC-content和Batch effects normalization等,以消除技术偏差和样本间变异,确保数据可比性.
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/...
RPM方法:10^6标准化了测序深度的影响,但没有考虑转录本的长度的影响。 RPM适合于产生的read读数不受基因长度影响的测序方法,比如miRNA-seq测序,miRNA的长度一般在20-24个碱基之间。 4、RPKM/FPKM (Reads/Fragments per kilo base per million mapped reads) RPKM/FPKM方法:10^3标准化了基因长度的影响,10^6标准...