Counts2TPM<-function(counts,effLen){rate<-log(counts)-log(effLen)denom<-log(sum(exp(rate)))exp(rate-denom+log(1e6))} 使用上面函数进行转换: 代码语言:javascript 复制 trans_tpm<-apply(count,2,Counts2TPM,effLen=effLen)head(trans_tpm)[,1:2] (2)FPKM转TPM 代码语言:javascript 复制 ##...
TPMs<-apply(exp,2,FPKM2TPM) 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<-fun...
因此,在分析RNA-seq数据之前,我们需要对基因的读数进行标准化处理。 常见标准化方法有:CPM(Counts Per Million)、RPKM/FPKM(Reads/Fragments Per Kilobase Million)、TPM(Transcripts Per Million),它们考虑了测序深度以及基因长度对基因读数的影响。 CPM CPM(每百万映射读数)是指将映射到转录本的原始读数数量,经过测...
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? 结论 RNA-seq分析时,一般使用TPM更为准确。
RNA-seq的counts值,RPM, RPKM, FPKM, TPM 的异同 现在常用的基因定量方法包括:RPM, 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。
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。
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...
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方法与RPKM类似,主要针对双末端RNA-seq实验的转录本定量。在双末端RNA-seq实验中,有左右两个对应的read来自相同的DNA片段。在进行双末端read进行比对时,来自同一DNA片段的高质量的一对或单个read可以定位到参考序列上。为避免混淆或多次计数,统计一对或单个read比对上的参考序列片段(Fragment),来计算FPKM,计算方法...
htseq htseq-count subread(rsubread) 利用上述软件实现单个样本表达量的计算,另外还可以将count格式转化为FPKM格式,之后用于R语言进一步绘图使用。 输出文件 定量结果.count 表达矩阵 表达矩阵的每一行是一个基因,每一列是一个样本。 操作步骤 1.counts 矩阵 ...