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...
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...
RNA-seq是一种使用下一代测序技术来揭示生物样本中RNA存在和数量的方法,它代表的是细胞某一时刻的“RNA动态池”。而FPKM呢,是RNA-seq测定得到的一个标准化指标,用于表示每个基因或转录本的相对表达丰度,它是根据测序深度和基因长度来进行标准化的。所以说,FPKM是RNA-seq数据分析中的一个环节,两者不是一回事儿。
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。
一般来说,基因的RPKM/FPKM值越高,其表达水平越高。 在CPM的基础上,如果考虑基因的长度,将这个因素引入到计算公式中,就有: 其中li是基因的长度(以千碱基为单位),10^3是用于基因长度的标准化的因子,而10^6则是用于测序深度的标准化因子。 举个例子,某次RNA-seq中测序了一个包含500万个读数的文库。其中,总共...
FPKM: FPKM(fragments per kilobase million)与RPKM(reads per kilobase million)尺度变换的原理相似,均是先对测序深度进行归一化,然后对基因长度进行归一化。两者的区别在于RPKM是单末端RNA-seq,FPKM是双末端RNA-seq,后者的两个末端均可匹配到基因组,故每个DNA片...
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 load("F:/TCGA/HTSeq-FPKM/Rdata/data/TCGA-COAD-Exp.Rdata")exp<-transomeData[["proteinCoding...
在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。 很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多。
1.在双端测序中,尽量使用fpkm 2.双端测序序列一对匹配上,则作为一个fragment;如果只有一个reads比对上,也记作一个fragment。 3.若所有双端匹配都成对匹配,那么rpkm = 2 fpkm TPM TPM假定不同样本转录本总分子量相同,进行比较,所有基因的TPM值总和为10^6。
1. RNA-Seq定量过程中的比较问题 我们在BBQ-34的时候讨论过RNA-Seq的方法论相关的问题,就是RNA-Seq的基本假设是什么?简单来说就是 细胞/组织/个体 的两种不同状态进行比较,比较的目的就是寻找差异表达gene,然后从差异表达gene来推断造成生理状态不同的原因。 而我们的RNA-Seq一般情况下是针对mRNA以及带polyA的ln...