在CPM的基础上,如果考虑基因的长度,将这个因素引入到计算公式中,就有: 其中li是基因的长度(以千碱基为单位),10^3是用于基因长度的标准化的因子,而10^6则是用于测序深度的标准化因子。 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500
计算公式:CPM= A/mapped reads*1000000 A为比对到某基因的reads数(read count) 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 3、RPM (Reads per million mapped reads) 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...
CPM(counts per million),在 edgeR 中,提供了一种名为 CPM 的定量方式,全称为 count-per-millon。 假定原始的表达量矩阵为 count, 计算 CPM 的代码如下 cpm <- apply(count ,2, function(x) { x/sum(x)*1000000 }) 原始的表达量除以该样本表达量的总和,在乘以一百万就得到了 CPM 值 。从公式可以看出...
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)会出现。 CPM只对read count相对总reads数...
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，乘以一百万。公式为：CPM = (ri / R) * 10^6，其中ri是基因映射到参考基因组的计数，R是所有基因在参考基因组上的计数和。CPM标准化进行样本内比较，但未考虑基因长度。FPKM/RPKM方法校正文库大小和基因长度变化。FPKM...
Count数目通常指比对到某个特殊的特征的reads数目，用随机变量Xi表示。这些数目主要依赖于两个方面：（1）测得的片段数目（与相对丰度有关）；（2）特征的长度，或者更适合的有效长度。有效长度指一个特征可能的起始位点数目可以生成特定长度的片段，计算公式如下：从比对read得到的片段长度分布的平均值。如果丰度估算...
RNA-seq 数据分析通常包括以下几个步骤:RNA 提取、建库、测序、质控、比对、定量、差异表达分析等。在这个过程中,CPM 值用于表示每个基因在总 RNA 中的丰度。 4.计算 RNA-seq 中的 CPM 值 CPM 值的计算方法是将某个基因的原始测序计数值除以总 RNA 测序计数,再乘以 1,000,000。具体公式为:CPM = (基因测序...
题外话 ，我最近看到一篇发在Nature上ATAC-seq文章，Method部分提到他用RPKM这个方法对每个bin的read count进行标准化。考虑到每个bin的大小都一样，我觉得这个标准化的方法从定义上更接近CPM。对于差异表达分析而言，标准化不但要考虑测序深度的问题，还要考虑到某些表达量超高或者极显著差异表达的基因导致...
1exprSet <- exprSet[apply(exprSet,1, function(x) sum(x>1) >5,]23##去除文库大小差异4exprSet <- log(edgeR::cpm(exprSet)+1)56##取mad(绝对中位差)(类似sd)的前50%7exprSet <- exprSet[names(sort(apply(exprSet,1,mad),decreasing = T)[1:500]),] ##取前5008M <-cor(log2(expr...