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,其长度为2000,有5000个计数在参考基因组上,则RPKM为: 在映射双端数据时,一个片段中的两个读数或仅一个高质量的读数可以映射到参考序列。为了避免混淆或多次计数,映射到两个或单个读数的片段会被...
RPKM/FPKM与RPM的区别:考虑了基因长度对read读数的影响。 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...
RNA-seq的广泛应用促进了对许多生物层面的理解,如揭示了mRNA剪接的复杂性、非编码RNA和增强子RNA调控基因表达的机制。RNA-seq的发展和进步一直离不开技术发展的支持(湿实验方面和计算分析方面),且与先前的基于基因芯片的技术比起来,获得的信息更多、偏好性更小。到目前为止,已从标准的RNA-seq流程中衍生出多达100种不...
RNA-seq的counts值,RPKM, FPKM, TPM 的异同 现在常用的基因定量方法包括:RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。 测序深度:同一条件下,测序深度越深,基因表达的read读数...
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。
RNA-Seq生成的读数是非负的整数计数,这与负二项分布的性质相符合。 2.过度离散(Overdispersion): 在生物学样本中,基因表达水平通常具有变异性,这种变异性往往超过了泊松分布所假设的均值和方差相等的程度。负二项分布相比泊松分布,可以通过一个额外的参数来建模这种过度离散,即允许方差大于均值。
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。 RPKM/FPKM (Reads/Fragments per kilo base per million mapped reads) image.png RPKM/FPKM方法:103标准化了基因长度的影响,106标准化了测序深度的影响。
计数越高表明与该基因相关的读数越多,表明该基因的表达水平越高。然而,这不一定是真的,我们将在本课和课程的后面深入探讨这一点。 2. 数据特征 为了了解RNA-seq计数是如何分布的,让我们绘制单个样本Mov10_oe_1的计数直方图: 代码语言:javascript 复制 ...
通过结合新兴的三代长读长long-read和direct RNA-seq技术,以及更好的计算分析工具,RNA-seq帮助大家对RNA生物学的理解会越来越全面:从转录本在何时何地转录到RNA折叠以及分子互作发挥功能等。 前言 RNA测序(RNA-seq)自诞生起就应用于分子生物学,帮助理解各个层面的基因功能。现在的RNA-seq更常用于分析差异基因(DGE,...
区别于传统 RNA-seq 的建库策略，曹博重新设计了两种接头（linkers），并且增加了一步去甲基化酶（AlkB）处理过程，这使得 AQRNA-seq 最终实现了：能对细胞内各种 RNA 分子无偏差、高灵敏度的捕捉；各种小 RNA 的测序读数和拷贝数之间呈直接线性相关，从而对 RNA 分子绝对定量分析；克服 RNA 修饰对定量的干扰；...