Counts2FPKM<-function(counts,effLen){N<-sum(counts)exp(log(counts)+log(1e9)-log(effLen)-log(N))} 使用上面函数就可以转换了: 代码语言:javascript 复制 fpkms<-apply(count,2,Counts2FPKM,effLen=effLen) (2)count转TPM 这里需要根据TPM的公式定义一个函数: 代码语言:javascript 复制 # counts:转...
计算过程:首先对每个exon计算Pi=Ni/Li,即按长度对reads count进行标准化;随后计算过程类似RPM (将Pi作为正常的ExonMappedReads,然后以RPM的公式计算TPM)。 优点:首先消除exon长度造成的差异,随后消除样本间测序总reads count不同造成的差异。 缺点:因为不是采用比对到基因组上的总reads count,所以特殊情况下不够准确。
sc_merge[1:5,1:5] ##countTO TPM。已知FPKM值可不算gene length。读取从网上下载的基因长度的文件(50000多个基因) # 读取处理文件,并merge在一起 deg_bulkfpkm<-read.csv('coding_O_G_bulkfpkm.csv') dim(deg_bulkfpkm) gene_length<-read.table('merge_length.txt',sep='\t',header= TRUE) head...
先用count值除以基因长度 count值除以基因长度/每个样本的count值除以基因长度的加和 同RPKM一样,TPM对基因的长度进行了校正,计算比对到基因上的reads/基因长度得到长度校正的表达量 reads per kilobase (RPK)。再以文库中RPK之和作为Scale Factor求出TPM。 相比于RPKM使用read counts之和来作为文库校正因子,TPM使用...
数值概念：计算公式:CPM= A/mapped reads*1000000 A为比对到某基因的reads数(read count)。用途：在某些情况下，只想了解每个基因被覆盖到的相对reads数，而不希望对其做长度校正，就会使用这个指标。用总reads进行均一化是最简单的方法，其基于以下两个基本假设：1) 绝大多数的gene表达量不变；2) ...
解释：ExonMappedReads即为比对到该exon上的reads count；ReadLength是测序的Read长度； TotalMappedReads即为比对到基因组上所有reads count的总和；ExonLength 为该Exon的长度；ReadLength可消除；GenomeLength即为基因组全长，因为是相同基因组，所以该数值也可消除。公式4中，TotalMappedReads * ReadLength...
用途:用于换算CPM、RPKM、FPRM等后续其他指标,同时作为基因异分析软件(如DESeq、edgeR和limma)的输入值。也就是说 ,而非CPM、RPKM、 FPKM,表达定量的结果主要用于主成分分析、层次聚类分析。 2.1 CPM:Counts per million 数值概念:计算公式:CPM= A/mapped reads*1000000 A为比对到某基因的reads数(read count)。
Read count 数值概念:比对到某基因的reads数。 用途:用于换算CPM、RPKM、FPRM等后续其他指标,同时作为基因异分析软件(如DESeq、edgeR和limma)的输入值。也就是说 ,而非CPM、RPKM、 FPKM,表达定量的结果主要用于主成分分析、层次聚类分析。 数值概念:计算公式:CPM= A/mapped reads*1000000 A为比对到某基因的reads...
[1]";#打开reads count文件$head=<FA1>;#去除行名,并获得其内容,后面打印用while(<FA1>){chomp;my($ID,$count)=split/\t/,$_,2;@{$hash{$ID}}=split/\t/,$count;}$n=0;#用于计算$s$m=0;#用于计算$sforeach$leng(keys%len){foreach(@{$hash{$leng}}){$_=($_)/($len{$leng});...