下面是一些关于RNA-Seq基因表达量的基本概念: 1.基因表达量的测量单位: 基因表达量通常以FPKM(每百万个碱基对的片段数)或 TPM(每百万个转录本的片段数)为单位来表示。这些单位考虑了测序深度和基因长度的因素,使得可以比较不同基因在不同样本中的表达水平。 2.表达量计算过程: RNA-Seq数据的处理包括质量控制、...
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。随后计算每个基因的表达量的百分比,最后再乘以10^6,TPM可以看作是RPKM/FPKM值的百分比。 (ht...
对于这样的问题,Deseq尝试对数据进行矫正(矫正因子),使表达量处于中间位置的基因表达量应该是基本相同的(即使用表达量处于中间的基因表达量值作为参照,而减少高表达基因的作用)。 Deseq: 校正因子=样本表达中位数/所有样本表达量中位数:回答了一个关键的问题:Deseq不同差异比较组间,计算得到的表达量值不同。因 ...
AveExpr是基因在所有样本中的平均表达量,t是用于t-test的,可以衡量组间差异显著性,P.value就是P值,adj.P.Val是校正过的P值,这里我用的是“BH”方法进行的校正。B是表示基因表达差异的贝叶斯统计量。这里我们基本上只用到logFC、P.value和adj.P.Val,其它可以不用管。通常我们认为|logFC|>=1,P值<0.05就算...
2、一般研究只关注差异最大的一些基因,因此,无论采用哪种定量方法,差别最显著的都会凸显出来。 代码语言:javascript 复制 https://www.reneshbedre.com/blog/expression_units.html 3.1 reads count 测序完成之后,每一个基因被测序到的 reads 数目,理论上来说,基因表达量越大,基因长度越长,测序深度越大,被测序到...
首先要明确的是实验之间基因表达水平单位不具有可比性。RNA-Seq的结果是一个相对度量,不是绝对的。 在解读FPKM、RPKM、TPM之前,先明确几个概念: 本文中read指的是单末端或双末端reads。计数的概念在两种reads中是一样的,每个read都是指被测序的一个片段。
RNA-seq数据毫无疑问是目前NGS领域被 使用最频繁的了,但是大部分科研人员对它的理解,还停留在表达量层面,尤其是基于基因的表达量,无非就是分组,然后走差异分析这样的统计学检验,绘制火山图和差异基因热图,…
目前最常用的,对基因表达量进行相对定量的一个指标,就是「RPKM 值」(Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads),翻译成中文就是每一百万条比对到基因组上的 Reads 当中,有多少条是可以比对到某个特定基因,再除以该基因的外显子的长度所...
3. 差异表达分析 在R中 3.1 基因表达量的标准化方法及可视化 以下资料来源于:counts值,RPM,RPKM,FPKM,TPM的异同 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。 测序深度:同一条件下,测序深度越深,基因表达的read读数越多。 基因长度:同一条件下,不同的基因长度产生不对等的read读数,基因越长,...
4.如果找公司做RNA-seq数据处理,计算表达量时,记得要read counts。 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...