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...
相当于重新标准化的文库,保证每个样本中所有TPM的总和是相同的。 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...
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...
TPM相当于重新标准化的文库,这样就保证每个样本中所有TPM的总和是相同的。 可以这样认为:RPKM/FPKM方法首先考虑了测序深度,其次考虑了基因长度,而TPM先对基因长度进行标准化,然后对测序深度进行标准化。 在使用TPM时,每个样本中所有TPM的总和是相同的,这样可以更轻松地比较每个样本中映射到基因的读数的比例。相反,使用...
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。
我们看到每个样本的TPM的总和是相同的,这就意味着***TPM***数值能体现出比对上某个基因的***reads***的比例,使得该数值可以直接进行样本间的比较。 看到这里,相信大家已经完全理解了RNA-Seq数据标准化的流程了。 虽然现在有很多计算差异表达的软件是直接支持***read counts***作为输入,并且自已完成标准化过程,...
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（...
因此，分析RNA-Seq数据前需进行标准化处理。常见方法包括CPM（Counts Per Million）、RPKM/FPKM（Reads/Fragments Per Kilobase Million）、TPM（Transcripts Per Million）。这些方法考虑了测序深度和基因长度对基因读数的影响。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，...
可以看出TPM是先对基因长度标准化,再对测序深度标准化,这与FPKM正好相反。 TPM vs RPKM TPM vs RPKM TPM vs RPKM TPM vs RPKM 个人理解:由于标准化顺序的不同,导致TPM的pie是一样的,而RPKM的pie是不一样的。 statquest:with TPM, everyone gets the same sized pie. since RNA-seq is all about comparing...
TPM(Transcripts per million) 计算: 该基因的reads数 / 该基因的长度(即count) 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...