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...
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。
spike-in方法:在RNA-Seq建库的过程中掺入一些预先知道序列信息以及序列绝对数量的内参。这样在进行RNA-Seq测序的时候就可以通过不同样本之间内参(spike-in)的量来做一条标准曲线,就可以非常准确地对不同样本之间的表达量进行矫正 比较常用的spike-in类型:ERCC Control RNA ERCC = External RNA Controls Consortium ER...
1、RPKM/FPKM RPKM和FPKM的计算过程相同,都是先将测序深度标准化,再对基因长度标准化。 第一步:先将测序深度标准化,分别计算出每个样本的总reads数(为了使数值可读性更好,下面的计算中我们用10代表million),然后将表中数据分别除以总reads数即可,这样就得到了reads per million. 如下表2: 表2 第二步:基因长度...
2.将FPKM转换为TPM Q:为什么将FPKM转换为TPM?A:只有转换成TPM才勉强可以用limma做差异分析;而DESeq2和edgeR是对count数据进行差异分析 代码语言:javascript 复制 expMatrix<-a fpkmToTpm<-function(fpkm){exp(log(fpkm)-log(sum(fpkm))+log(1e6))}tpms<-apply(expMatrix,2,fpkmToTpm)tpms[1:3,]colSums(...
1、关于FPKM, RPKM, TPM 在RNA-Seq的分析中，对基因或者转录本的reads count数目进行标准化是一个很重要的步骤，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，而标准化的两个关键因素...
在新版数据中TCGA的RNAseq数据主要提供了三种数据下载,FPKM,FPKM-UQ,Counts,如果要用edgR等筛选差异的话会下载使用Counts数据,但是笔者在过去的数据分析中发现TCGA数据使用edgR等软件筛选差异基因并不理想,细思主要有两方面原因: 一、肿瘤数据本身异质性很高 ...
在新版数据中TCGA的RNAseq数据主要提供了三种数据下载,FPKM,FPKM-UQ,Counts,如果要用edgR等筛选差异的话会下载使用Counts数据,但是笔者在过去的数据分析中发现TCGA数据使用edgR等软件筛选差异基因并不理想,细思主要有两方面原因: 一、肿瘤数据本身异质性很高 ...
可用于做差异分析，因为做差异分析的软件要求输入原始reads数；例如DESeq2等等；
spike-in方法:在RNA-Seq建库的过程中掺入一些预先知道序列信息以及序列绝对数量的内参。这样在进行RNA-Seq测序的时候就可以通过不同样本之间内参(spike-in)的量来做一条标准曲线,就可以非常准确地对不同样本之间的表达量进行矫正 比较常用的spike-in类型:ERCC Control RNA ...