RNA-seq是一种使用下一代测序技术来揭示生物样本中RNA存在和数量的方法,它代表的是细胞某一时刻的“RNA动态池”。而FPKM呢,是RNA-seq测定得到的一个标准化指标,用于表示每个基因或转录本的相对表达丰度,它是根据测序深度和基因长度来进行标准化的。所以说,FPKM是RNA-seq数据分析中的一个环节,两者不是一回事儿。
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...
一般来说,基因的RPKM/FPKM值越高,其表达水平越高。 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...
FPKM(Fragments per kilobase of exon per million mapped fragments) 名字中的“fragment”可以简单理解为reads,区别在于双端测序(fragment)或单端测序(read)。 计算: 该基因的reads数 / 总reads数(姑且称作该基因的reads比例) 该基因的reads比例 / 该基因的长度 TPM(Transcripts per million) 计算: 该基因的reads...
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...
那么什么时候选counts,什么时候选TPM?借助文章TPM, FPKM, or Normalized Counts? 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...
FPKM: FPKM(fragments per kilobase million)与RPKM(reads per kilobase million)尺度变换的原理相似,均是先对测序深度进行归一化,然后对基因长度进行归一化。两者的区别在于RPKM是单末端RNA-seq,FPKM是双末端RNA-seq,后者的两个末端均可匹配到基因组,故每个DNA片...
FPKM:同RPKM是一样的,只是RPKM用于单末端测序,而FPKM用于双末端测序。 TPM:TPM的计算方法其实也同RPKM很类似,同样的对基因长度和测序深度进行标准化;即counts先除基因长度,再除总reads数。这样每个样本最后的“结果和”都相等,不同样本间差异更清楚。这就意味着TPM数值能体现出比对上某个基因的reads的比例,使得该...
什么是TPM?我在前面的文章中就有介绍:RNA-seq的counts,RPM, RPKM, FPK值到底有什么区别?。如果从原始的下机数据开始分析,那就根据自己需要进行转换,但通常我们大多数拿到的是raw counts数据,一般送测序,也会要求返回raw counts的数据,从数据库下载的数据我们通常也是选择raw counts数据或者FPKM的数据。那么我们如何...
如果是SE(single-end)测序,那么FPKM和RPKM计算的结果将是一致的。 这两个量的计算方式的目的是为了解决计算RNA-seq转录本丰度时的两个bias: 相同表达丰度的转录本,往往会由于其基因长度上的差异,导致测序获得的Read(Fregment)数不同。总的来说,越长的转录本,测得的Read(Fregment)数越多;...