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 复制 ### 加载RNAseq数据load("TCGA-UCS-STARdata.Rdata")count=STARdata[["count"]]tpm=STARdata[["tpm"]] 我这里...
再简单一点说明,gene的TPM就是其FPKM百分数再乘以10^6,因此一个样本的TPM的总和一定是10^6. 这样做的好处就是能够把所有样本的TPM总和统一,都变成10^6。目前很多公共数据的数据都是以TPM的方式提供,比如非常著名的GTEx数据库,提供了超过10000个人组织RNA-Seq的测序表达量矩阵,其中的表达量定量方式就选择了TPM。 ...
RNA-Seq expression level read counts produced by the workflow are normalized using three commonly used methods: FPKM, FPKM-UQ, and TPM. Normalized values should be used only within the context of the entire gene set. Users are encouraged to normalize raw read count values if a subset of gene...
首先我们得有FPKM的数据,这里我以之前TCGA数据库的数据为例。数据可在文章【TCGA数据库33个Project的RNA-Seq转录组数据为你整理打包好了】中下载。 代码语言:javascript 复制 load("F:/TCGA/HTSeq-FPKM/Rdata/data/TCGA-COAD-Exp.Rdata")exp<-transomeData[["proteinCodingExpData"]][["Exp"]] 之前上传的...
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 ...
RNA-Seq expression level read counts produced by the workflow are normalized using three commonly used methods: FPKM, FPKM-UQ, and TPM. Normalized values should be used only within the context of the entire gene set. Users are encouraged to normalize raw read count values if a subset of gene...
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 ...
推荐使用edgR包和Deseq2包
30分钟 拿下 RNA-seq 分类、原理、技术方法、应用场景 分析方法和注意事项
RNA-Seq expression level read counts produced by the workflow are normalized using three commonly used methods: FPKM, FPKM-UQ, and TPM. Normalized values should be used only within the context of the entire gene set. Users are encouraged to normalize raw read count values if a subset of gene...