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gene的TPM = gene的FPKM / sum(FPKM) * 10^6 再简单一点说明,gene的TPM就是其FPKM百分数再乘以10^6,因此一个样本的TPM的总和一定是10^6. 这样做的好处就是能够把所有样本的TPM总和统一,都变成10^6。目前很多公共数据的数据都是...
对于geneA而言,其FPKM值计算公式如下: 其中,Count(geneA)表示回帖到geneA的fragments count值,Len(geneA)表示geneA的外显子(exon)总长度(单位:kbp),D表示总的测序量,即测序所得reads的总数(数量级为10的9次方)。通过比较RPKM和FPKM,我们可以发现二者计算公式的唯一差别就在于Count(geneA)的含义不同,RPKM中Count(...
TPM与RPKM/FPKM的区别:从计算公式来说,唯一的不同是计算操作的顺序,TPM是先去除了基因长度的影响,而RPKM/FPKM是先去除测序深度的影响,具体可看这篇博文,有计算步骤的详细说明;TPM实际上改进了RPKM/FPKM方法在跨样品间定量的不准确性。 TPM的使用范围与RPKM/FPKM相同。 4.三者之间的比较 raw count作为原始的read...
1. RPKM和FPKM:消除测序深度和基因长度对结果的影响 测序的深度越深,匹配到每个基因的reads越多;基因的长度越长,匹配到每个基因的reads越多。考虑到测序深度和基因长度对基因测序counts数有影响,故需要找一个尺度变换因子(scaling factor)对测序结果进行尺度变换(sc...
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。 T = sum Ni/Li 公式TPM = N/L * 1/T * 10^6 由于分子分母单位相同,TPM是一个无单位的数值 注意 R/FPKM的计算方式看似合理,但 ...
RPKM/FPKM: 每百万reads每一千碱基对中包含的reads数 该方法先计算测序深度系数,即总reads数除以 一百万,然后计算基因或转录本的长度(单位为kb),标准化顺序为先消除测序深度的影响,再消除长度的影响: 其中 x表示一个基因或转录本,或基因组上一段特定的区域 ...
FPKM和RPKM的定义是相同的,唯一的区别是FPKM适用于双端测序文库,而RPKM适用于单端测序文库。FPKM会将配对比对到一个片段(fragment)上的两个reads计算一次,接下来的计算过程跟RPKM一样。 下面,终于轮到TPM登场了。虽然同样是标准化测序深度和基因长度,TPM的不同在于它的处理顺序是不同的。即先考虑基因长度,再是测序...
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分析|RPKM, FPKM, TPM, 计算对比 在分析了若干转录组之后发现,处理数据的时候最重要的不是技巧多么绚丽,你调包的能力有多么强。而是把基本的概念特别是统计和数学上的方法咬烂嚼吐,才是真正理解和掌握了分析数据的底层原理: 在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行normalization是一个...
3.3 FPKM FPKM:FPKM(Fragments PerKilobase Million),FPKM 和 RPKM 的计算方法基本一致,只不过把 reads 换成了 Fragments。 nf 是比对至目标基因的 fregment 数量 对于单末端测序数据,由于 Cufflinks 软件计算的时候是将一个 read 当做一个fragment 来算的,故而 FPKM 等同于 RPKM。对于双末端测序,如果一对paired...