最普遍的做法是计算CPM (Counts Per Million),即原始reads count除以总reads数乘以1,000,000。CPM按照基因或转录本长度归一化后的表达即RPKM (Reads Counts Per Million)、FPKM (Fragments Per Kilobase Million)和TPM (Trans Per Million),推荐使用TPM(原理如图)。 calc_cpm<-function(expr_mat,spikes=NULL){no...
理论上来说,基因长度与比对在该基因上的reads数成正比。 Count = 该基因的reads数 / 该基因的长度 优点:考虑了基因长度对reads数带来的影响。 缺点:没有考虑测序深度的影响。换言之,测序深度越深(例如,测序深度是30X,意味着该基因组的每个位置都被测序了30次),总reads数越多,counts数越多。 FPKM(Fragments ...
'union' counts all genes that overlap any part of the reads, 'strict' requires the read to map within the exon boundaries. [default: union] [possible values: union, strict] -s, --strandness <strandness> The RNA library strandness [F]orward, [R]everse or [U]nstranded [default: U] ...
RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 本节概览: 1. 从featureCounts输出文件中获取counts与TPM矩阵: 读取counts.txt构建counts矩阵;样品的重命名和分组;counts与TPM转换;基…
用tximport包读取quant.sf构建counts与TPM矩阵;样品的重命名和分组;初步过滤低表达基因与保存counts数据 承接上节RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2与Salmon之前已经得到了featureCounts与Salmon输出文件(counts、salmon)和基因ID转化文件(g2s_vm25_gencode.txt、t2s_vm25_gencode.txt)。
DESeqDataSetFromMatrix(countData=count_tab,+colData=sample_Data,+design=~condition)converting counts to integer mode>dds<-DESeq(dds)estimating size factors estimating dispersions gene-wise dispersion estimates mean-dispersion relationship--note:fitType='parametric',but the dispersion trend was not well ...
counts2TPM<-function(count=count,efflength=efflen){RPK<-count/(efflength/1000)#每千碱基reads(Reads Per Kilobase)长度标准化 PMSC_rpk<-sum(RPK)/1e6#RPK的每百万缩放因子(“per million” scaling factor)深度标准化RPK/PMSC_rpk}tpm<-as.data.frame(apply(counts,2,counts2TPM))colSums(tpm) ...
一般情况下HTSeq得到的Counts结果会用于下一步不同样品间的基因表达量差异分析,而不是一个样品内部基因的表达量比较。因此,HTSeq设置了-a参数的默认值10,来忽略掉比对到多个位置的reads信息,其结果有利于后续的差异分析。 输入的GTF文件中不能包含可变剪接信息,否则HTSeq会认为每个可变剪接都是单独的基因,导致能比对...
STAR-counts的计算比较直截了当,就是有几条reads比对到相应的基因上面,counts就是几。 TPM,FPKM和FPKM_UQ的定义如下。 代码语言:javascript 复制 FPKMThe fragments per kilobaseoftranscript per million mappedreads(FPKM)calculation aims to controlfortranscript length and overall sequencing quantity.Upper Quartile...
clean reads 比对到参考基因组 hisat2 转录本组装stringtie 和融合 stringtie merge or TACO 计算基因的row reads counts,使用featurecout 差异表达基因 DESeq2 绘制火山图,热图 ggplot2(R包) 基因功能GO和KEGG富集 clusterProfiler(R包),水稻等模式植物可以使用AgriGo(在线网页)。 从第6步,继续下面的分析。 6. ...