很多小伙伴拿到转录组结果，都会有一个大大的疑问，明明上一步已经计算了FPKM了，为什么差异分析还是用readcount来做，我想用FPKM行不行？这里，郑重地回答你：不可以且没必要！你熟悉的DESeq，DESeq2和EdgeR都表示不同意！他们都只认readcount！首先，先让你和老朋友FPKM再重新熟悉一下：由于不同样品过滤后获得的数据量是不可能完全一致的，不同基因长...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
转录组测序中，常见的几种reads count值的标准化方法，基于测序深度和基因长度进行标准化。RPKM、FPKM和TPM标准化RPKM（Reads Per Kilobase Million）计算方法：计算样本中的总reads数，然后将其除以1000000，获得百万缩放因子。将每个基因的reads count值，除以百万缩放因子标准化测序深度，获得每百万reads中...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
在RNA-Seq的分析中，对基因或转录本的read counts数目进行标准化（normalization）是一个极其重要的步骤，因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。很容易理解，一个基因越长，测序深度越高，落在其内部的read counts数目就会相对越多。当我们进行基因差异表达的分析时，往往是在多个样本中比较不同基因的表达量，如果不进行数据标准...阅读全... 阅 读 全 部 >
在转录组测序（RNA-Seq）中，对基因或转录本的read counts数目进行标准化（normalization）是一个极其重要的步骤，因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。基因长度的影响：在同一个样本中，基因越长，随机打断得到的片段就越多，该基因被测到的概率就越大，比对到该基因的reads就越多。测序深度的影响：不同样本中，样本的测序深度越高...阅读全文... 阅 读 全 部 >