为什么要对RNA-seq测序数据进行标准化CPM/RPKM/FPKM/TPM分别怎么计算, 视频播放量 7527、弹幕量 32、点赞数 179、投硬币枚数 87、收藏人数 213、转发人数 45, 视频作者 张丢丢不能丢东西, 作者简介 嗨,生物信息,相关视频:梦中杀人 7名少女尸体被漂白制成娃娃供人淫乐 科
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)。 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...
总之,对某一对Reads而言,这2条Reads只能算一个Fragments,所以,Fragment的最终数目是Reads的1到2倍之间。 1.4 RPM 定义:RPM/CPM: Reads/Counts of exon model per Million mapped reads (每百万映射读取的reads) 公式:RPM = ExonMappedReads * 10^6 /TotalMappedReads 优点:利于进行样本间比较。根据比对到基因组...
除了TPM,常见的标准化方法还有FPKM(每千碱基每百万读数)和CPM(每百万读数计数)。这些方法各有优缺点: FPKM:在计算过程中考虑了基因的长度,但在比较样本时容易受到测序深度的影响。 CPM:简单地通过测序深度进行标准化,适合在样本之间比较,但未考虑基因长度的影响。 TPM相较于FPKM和CPM,在标准化的同时,更加适合进行...
除了RPKM、 FPKM、TPM这几种方法,CPM也是较为常见的一种基因定量方式。原始的表达量除以该样本表达量的总和,再乘以一百万,即可得到CPM值。CPM值只对测序深度进行了标准化,一般利用edgeR包的cpm()函数即可对基因counts进行简单校正 。 edgeR::cpm(counts) ...
featureCounts得到的counts计算 cpm、 tpm、FPKM,代码如下: # # 读入featureCounts矩阵expr_df<-read.table("merged.featureCounts.txt",header=T,row.names=1,check.names=F,sep="\t")dim(expr_df);names(expr_df)head(expr_df[,1:7])#提取基因信息,featureCounts前几列featureCounts_meta<-expr_df[,1:5...
write.csv(cpm,paste0(prefix,"_cpm.csv")) Jimmy老师的TPM版本 TPM公式,就是RPKM的百分比的百万倍扩大值 rpkm <- function(counts, lengths) { rate <- counts / lengths rate / sum(counts) * 1e9 } exprSet_rpkm=rpkm(exprSet,len) exprSet_tpm=1e6*exprSet_rpkm/colSums(exprSet_rpkm) ...
CPM CPM (read counts per million) 一般用于3'端单细胞测序数据(single cell RNA-seq, scRNA-seq)的标准化,例如UMI counts。此时不需要考虑基因的长度,直接除以每个样本中总的reads数即可。如果是全长测序,处理方法同TPM。 下面是一篇关于单细胞测序数据分析的综述论文中的描述(Luecken, M. D. & Theis, F...
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...
为什么要对RNA-seq测序数据进行标准化CPM/RPKM/FPKM/TPM分别怎么计算, 视频播放量 5503、弹幕量 32、点赞数 146、投硬币枚数 74、收藏人数 168、转发人数 29, 视频作者 张丢丢不能丢东西, 作者简介 嗨,生物信息,相关视频:RPKM, FPKM and TPM, clearly explained,抖+音和