相当于重新标准化的文库,保证每个样本中所有TPM的总和是相同的。 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...
[,-1] ## 计算 TPM ## kb <- FPKMcount$Length / 1000 kb countdata <- FPKMcount[,5:7] #r的索引是从0开始的,5:7选择的是count里面每个样本对应的reads数的列 rpk <- countdata / kb rpk tpm <- t(t(rpk)/colSums(rpk) * 1000000) head(tpm) #将上面计算好的tpm保存到本地 ootpm <- ...
我给大家举一个非常简单的例子,比如我有两个样本分别叫做A和B,其中B的每一个gene表达量都只有对应样本A中的gene表达量的一般,那么结果就是如果使用RNA-Seq对这两个样本进行定量,那么定量的结果会是一样的,也就是两者计算的RPKM/FPKM/TPM会是一样的。 图2 当所有gene表达量都发生变化的时候,RNA-Seq会定量失败...
所以,RPKM(reads per kilobase per million)的计算公式如下: RPKM_i=10^9\cdot\frac{n_i}{l_i\cdot \sum_j n_j}. TPM (transcripts per million) 在这里,我们考虑来自两个不同组织的RNA-Seq数据。为了简单起见,让我们做一个(完全不现实的)假设: 在每个组织中,只有两种isoform表达: 组织1中有红色和...
那么我们如何将这些数据进行转换成TPM的数据呢?read count和FPKM结果都可以转成TPM,但是因为FPKM跟TPM的计算都考虑了基因长度,所以从FPKM转TPM最方便快捷。只需要按照下面公式就可以计算: 具体可参考前面的文章:RNA-seq的counts,RPM, RPKM, FPK值到底有什么区别?,这里提供的是R代码。
TPM与RPKM和FPKM是相似的,但是其对测序深度和基因长度归一化的顺序不一致,得到的结果也略有差别。 Step 1:对每个基因的长度进行归一化。每个基因的counts数除以其对应基因的长度,得到每kb碱基长度的counts数。 Step 2:对每个样本的测序深度进行归一化。在每个样本...
TPM 我们看到每个样本的TPM的总和是相同的,这就意味着TPM数值能体现出比对上某个基因的reads的比例,使得该数值可以直接进行样本间的比较。 看到这里,相信大家已经完全理解了RNA-Seq数据标准化的流程了。 虽然现在有很多计算差异表达的软件是直接支持read counts作为输入,并且自已完成标准化过程,如DESeq2,但作为生信人...
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...
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。
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。 2、TPM TPM的计算过程与RPKM相反，即先标准化基因长度，再标准化测序深度。仍以表1的那个例子来说明TPM是计算过程。 第一步：直接除以基因长度，得到reads per kilobase，如表4：第二步：标准化...