TPM与RPKM/FPKM的区别:从计算公式来说,唯一的不同是计算操作的顺序,TPM是先去除了基因长度的影响,而RPKM/FPKM是先去除测序深度的影响,具体可看这篇博文,有计算步骤的详细说明;TPM实际上改进了RPKM/FPKM方法在跨样品间定量的不准确性。 TPM的使用范围与RPKM/FPKM相同。 4.三者之间的比较 raw count作为原始的read...
我给大家举一个非常简单的例子,比如我有两个样本分别叫做A和B,其中B的每一个gene表达量都只有对应样本A中的gene表达量的一半,那么结果就是如果使用RNA-Seq对这两个样本进行定量,那么定量的结果会是一样的,也就是两者计算的RPKM/FPKM/TPM会是一样的。 图2 当所有gene表达量都发生变化的时候,RNA-Seq会定量失败...
RNA-Seq是一种广泛应用于研究基因在不同生物条件下表达的方法。RNA-Seq研究的一个重要步骤是归一化,在这一过程中,对原始count数据进行调整,以实现不同isoform、样本和实验间的比较。标准化如果出现错误会对下游分析产生重大影响,例如在差异表达分析中出现过多的假阳性。本文中只是简单介绍了RPKM和TPM这两种独立存在的...
A Comparative Study of Quantification Measures for the Analysis of RNA-seq Data from the NCI Patient-Derived Models Repository我们发现校正文库大小带来的影响的时候可能会导致低表达基因的表达量发生变化。所以通过Excel直接比较不同基因的表达差异时,用TPM可能会更好。而通过DESeq2等软件进行下游分析时,需要提供...
过去常常使用RPKM和FPKM对样本基因进行标准化,但是现在更常用的是TPM。但是在edgeR或者DEseq2中均未使用这些标准化的方法,而是使用其他方法作为替代,这在接下来的学习中将一一提及。 1. RPKM和FPKM:消除测序深度和基因长度对结果的影响 测序的深度越深,匹配到每个...
那么我们如何将这些数据进行转换成TPM的数据呢?read count和FPKM结果都可以转成TPM,但是因为FPKM跟TPM的计算都考虑了基因长度,所以从FPKM转TPM最方便快捷。只需要按照下面公式就可以计算: 具体可参考前面的文章:RNA-seq的counts,RPM, RPKM, FPK值到底有什么区别?,这里提供的是R代码。
RNA高通量测序(RNA-sequencing,缩写为RNA-seq)是目前高通量测序技术中被用得最广的一种技术。 RNA-seq可以帮助我们了解:各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异。 RNA-seq可以检测的差异有:正常组织和肿瘤组织的之间的差异,药物治疗前后基因表达的差异,发育过程中不同的发育阶段不同的组织之间的基因表达差异,等等...
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...
在RNA-seq的分析中,需要对基因或者转录本的read counts数进行标准化过程。因为落在一个基因区域内的read counts取决于基因长度和测序深度。当基因长度越长,测序深度越深,则落在该基因的read counts越多。 当进行基因差异表达的分析时,往往是在多个样本中比较不同基因的表达量,如果不进行数据标准化,比较结果则是没...
RNA-Seq，作为基因表达研究的重要工具，其数据处理中的归一化步骤至关重要。归一化是为了消除不同isoform、样本和实验间的差异，确保比较的准确性。这里介绍的RPKM和TPM是两种常见的归一化方法。RPKM（reads per kilobase per million）通过除以长度并乘以1000，考虑了基因长度和测序深度的影响；而TPM（...