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=...
read count和FPKM结果都可以转成TPM,但是因为FPKM跟TPM的计算都考虑了基因长度,所以从FPKM转TPM最方便快捷。只需要按照下面公式就可以计算: 具体可参考前面的文章:RNA-seq的counts,RPM, RPKM, FPK值到底有什么区别?,这里提供的是R代码。 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【...
今天的BBQ36我们主要是给大家介绍了RNA-Seq中gene定量指标TPM的相关内容,并为大家简单介绍了RPKM,FPKM,TPM的特点及共同的缺点。所以,一般在RNA-Seq分析的过程中,我们都必须默认两个基本假设: 1是绝大多数的gene表达量不变; 2是高表达量的gene表达量不发生改变; 如果没有这2个基本假设,那么后续的找差异gene基本...
TPM ## kb <- FPKMcount$Length / 1000 kb countdata <- FPKMcount[,5:7] #r的索引是从0开始的,5:7选择的是count里面每个样本对应的reads数的列 rpk <- countdata / kb rpk tpm <- t(t(rpk)/colSums(rpk) * 1000000) head(tpm) #将上面计算好的tpm保存到本地 ootpm <- as.data.frame(tpm)...
mRNA Expression Transformation 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 use…
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 ...
在Bioconductor支持论坛上,Gordon Smyth对TPM数据进行差异表达分析的看法:Differential expression analysis starting from TPM data 在这个问题中,Gordon Smyth明确表示,他认为从TPM值开始进行RNA-seq数据的差异表达分析没有好的方法,因为TPM值丢弃了关于原始计数大小的太多信息。他不推荐使用TPM值进行差异表达分析Gordon Smyt...
生信-第36题 RNA-Seq 数据的定量基本假设以及TPM 1. TPM的介绍TPM = Transcripts Per Million, 简单来说就是为了解决FPKM 总和不一致的情况。具体计算的方法如下: 1. 先计算每一个gene的FPKM 2. 计算所有gene的FPKM总和sum(FPKM) 3. 最终… wangc...发表于转录组-R... 基因表达量标准化指标:TPM、FPKM、...