rna seq数据标准化原理 1. 为何要进行数据标准化。 RNA-seq实验会受到多种因素影响,比如不同样本的测序深度差异(有的样本测序得到的reads数量多,有的少)、基因长度差异(长基因理论上比对到的reads相对更多)等。若不进行标准化处理,直接比较基因表达量就会得出错误的结论,所以需要通过标准化来消除这些偏差,使不同...
使用DESeq2对Mov10数据集进行计数标准化 现在我们已经了解了计数归一化理论,接下来我们将使用DESeq2归一化Mov10数据集的计数。这需要几个步骤: 确保出现元数据数据框有行名,并且与计数数据框的列名顺序相同。 创建一个DESeqDataSet对象。 生成标准化计数 1. 匹配元数据和计数数据 我们应该始终确保示例名称在两个文...
加载演示数据TCGA-UCS-STARdata.Rdata ,该数据来自TCGA数据库,TCGA数据库里面可以直接获取TPM的数据,这里我们自己用count转换后和下载的数据进行比较,看看转换有没有差异。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ### 加载RNAseq数据load("TCGA-UCS-STARdata.Rdata")count=STARdata[["count"]]tpm=...
CPM对RNA-seq数据进行了测序深度的标准化,但没有考虑基因长度。因此,尽管它是一种样本内标准化方法,但CPM标准化不适用于对基因表达进行样本内比较。 RPKM/FPKM FPKM(每百万片段的转录本千碱基数)适用于双端(配对)数据,而RPKM(每百万读数的转录本千碱基数)适用于单端数据,它们校正了文库大小和基因长度的变化。一般...
在RNA-Seq的分析中,我们常用RPKM、FPKM和TPM作为转录组数据定量的表示方法。 它们都是对表达量进行标准化的方法,为何不直接用read数表示,而选标准化呢? 因为落在一个基因区域内的read数目取决于基因长度和测序深度。基因越长read数目越多,测序深度越高,则一个基因对应的read数目也相对越多。所以必须要标准化,而标...
流行的RNA-seq分析,如样本聚类或分类,以及差异基因表达,需要将样本之间的标准化作为确保测量结果在样本之间可比性的第一步。大多数现有的标准化方法都是为批量开发的RNA-seq实验计算全局尺度因子来调整每个样本的测序深度(每个样本一个尺度因子适用于样...
过去常常使用RPKM和FPKM对样本基因进行标准化,但是现在更常用的是TPM。但是在edgeR或者DEseq2中均未使用这些标准化的方法,而是使用其他方法作为替代,这在接下来的学习中将一一提及。 1. RPKM和FPKM:消除测序深度和基因长度对结果的影响 测序的深度越深,匹配到每个...
RNA-seq数据标准化是为了消除实验中不可避免的技术偏差和样本间的生物学变异,以确保基因表达数据的可比性。以下是一些常见的RNA-seq数据标准化方法: 1.RPKM/FPKM (Reads/Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads): 考虑了转录本长度和测序深度的影响。
RNA-seq数据分析 判断测序的质量 分析的第一步,一般是先把测到的RNA片段,先mapping(比对)到基因组上。在比对完后,可以先看一下,有多少RNA片段是在靠近基因的5'端位置,又有多少片段在是靠近基因的3'端位置。 上图就是把所有的基因,都按其外显子的长度拉直,然后归一化到“0 - 100”的长度。看比对上的片段...
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...