TCGA数据库中RNA-Seq数据类型解析:HTSeq-Counts,HTSeq-FPKM,HTSeq-FPKM-UQ TCGA数据库中应该下载哪种表达量数据HTSeq-Counts,HTSeq-FPKM,HTSeq-FPKM-UQ 现在常用的基因定量方法包括:R… smile...发表于生信数据分... 2024 年 R语言TCGA GDC 中lncRNA/miRNA蛋白质编码RNA的数据整理 ivy日落跌进星河打开...
The length sum of all the exons of this gene. RPKM:(#这里需要注意但是双端测序技术还未普及,这里未使用FPKM,况且RPKM和FPKM也不是能很好的代表基因表达水平 ) The expression level of this gene in RPKM. output文件示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 head example.read_cnt ENSG00000000003 TSPAN6...
除了这两个因素外,你还需要考虑GC%所导致的偏差,以及测序仪器的系统偏差。目前对read count标准化的算法有RPKM(SE), FPKM(PE),TPM, TMM等,不同算法之间的差异与换算方法已经有文章进行整理和吐槽了。但是,有一些下游分析的软件会要求是输入的count matrix是原始数据,未经标准化,比如说DESeq2,这个时候你需要注意...
最常用的组合套装是STAR-RSEM和HISAT2-featureCounts以及HISAT2-HTSeq-count。从整体上看,RSEM很全面的,因为它调用了STAR做联配,所以效率高速度快,而且这个组合输出的文件相当丰富,除了基于基因组和转录本比对的bam文件,其定量文件还包含count、TPM、FPKM等,为后续分析提供很大便利。相比之下HISAT2-featureCounts的定...
这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方法可以参考TCGA官方文档 https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Bioinformatics_Pipelines/Expression_mRNA_Pipeline/ 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。
这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方法可以参考TCGA官方文档 https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Bioinformatics_Pipelines/Expression_mRNA_Pipeline/ 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。
这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方法可以参考TCGA官方文档 https://docs.gdc./Data/Bioinformatics_Pipelines/Expression_mRNA_Pipeline/ 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。
这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方法可以参考TCGA官方文档https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Bioinformatics_Pipelines/Expression_mRNA_Pipeline/ 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。