FPKM 第2页

转录组表达量计RPKM、FPKM、TPM说明

weixin_30539835·2023-01-18 09:17

FPKM？TPM？

哪一步分析用哪种格式的数据？用什么方法处理过的数据？做PCA是不是要用原始Count？抽平的数据和原始Count什么区别？....选择什么数据，好像比选美都难...我们自己学的时候总会有这些关于数据使用的疑问现在每天也在接受各种这样的询问怎么处理？之前，关于怎么拿到合适格式的数据，如基因在行，样品在列？还是样品在行，基因在列？我们整理了下面这个文章我是不会运行你的代码吗？不，我是不会导入自己的数据

生信宝典·2023-01-18 09:17

多组学-转录组RNA-seq 中Counts值,RPM,RPKM,FPKM,TPM

一个基因区域内的readcounts数目取决于基因长度和测序深度。基因长度影响：同一样本，基因越长，随机打断得到的片段越多，该基因被测到概率越大，比对到该基因的reads越多。测序深度影响：不同样本，样本的测序深度越高，同一基因被测到次数越多，比对到该基因的reads越多。Counts比对到每个基因的reads有多少条，在转录组测序中，称为Count数。每个测序样品的起始RNA量不同，文库量不同，

bannerDr·2023-01-18 09:47

RPKM、FPKM和TPM的区别

前言在RNA-Seq的分析中，我们常用RPKM、FPKM和TPM作为转录组数据定量的表示方法。

生信学习小达人·2023-01-18 09:47

RPKM与TPM值的区别

对于RNA-Seq，目前主流还是用RPKM/FPKM来形容一个基因的表达量。有人说TPM更好。

高锦-生信·2023-01-18 09:17

Pheatmap做热图数据处理过程

1.原始的FPKM数据a5选择其中的KO2和NC进行处理View(a5)a4=a5[,c(2,3)]View(a4)a6=a4a7=log2(a6+0.0005)col=colorRampPalette

forever luckness·2022-12-29 15:52

关于RNA-seq 的那点事Count 数的标准化（一) RPKM 和FPKM，TPM及C(R）PM

图片来自网络我们都知道，在RNAseq测序的过程中，我们测完序的最终目的是想根据测序的结果，最终分析得到差异基因以及潜在可能的功能分析，那么在进行差异分析以及对表达量进行分析的时候，对基因原始的Count进行标准化，消除由于测序过程中单个基因自身的长度以及测序深度对数据的影响，是非常关键的一步。RNAseq测序，对于一个基因的Count的计数呢，主要是基于匹配到该基因的外显子上的数目，那么按照这样

forever luckness·2022-12-29 15:52

衡量基因相对表达量的RPKM、FPKM、TPM详解

衡量基因相对表达量的RPKM和FPKM、及TPM1.RPKM（ReadsPerKilobaseperMillion）和FPKM（FragmentsPerKilobaseperMillion）1.引入“每一千碱基

爱做饭的电饭煲·2022-12-28 20:13

R语言---生信分析---count转换成TPM、FPKM

R语言---生信分析---count转换成TPM、FPKM背景介绍代码0.设置工作目录，加载需要的包1.读取readscount的数据2.下载基因长度的数据，并读取3.count和genelength进行矩阵合并

毒鸡蛋·2022-12-15 08:30

纯Python read_counts 转FPKM v2

重新写了一个由reads_counts转FPKM矩阵的脚本，之前的那一般只适用于18个样本的，这里更新了一下，没有样本限制了。

离子回旋·2022-12-14 01:19

DESeq2归一化算法详解

由于定量的方式有很多种，比如rawcount,TPM,RPKM/FPKM等，不同的定量方式其表

生信修炼手册·2022-12-12 14:55

数据库数据 | TCGA数据库33种癌症的 transcriptome profiling (RNA-Seq) 数据

下载日期：2021年7月12日下载方式：TCGAbiolinks包数据类型：RData变量名称：expDataTPM/Counts/FPKM>##加载数据，数据对象是一个数据框，变量名称是：expDataTPM

【云森】·2022-12-04 08:30

转录本counts，FPKM，TPM相互转化

FPKM:FragmentsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedfragments(每千个碱基的转录每百万映射读取的fragments)FPKM：FragmentsperKilobaseMillion

qq_27390023·2022-11-30 16:07

zscore标准化步骤_z-score的标准化究竟怎么弄？

在学习「数据挖掘导论」的数据预处理时，里面谈到了变量变换，我联想到了在基因表达量分析时的常见操作，例如FPKM，TPM，CPM，log对数变换。

weixin_39713335·2022-11-25 19:28

wgcna 实战 jimmy 全流程全代码

human/ref/my_WGCNA-master”>table(datTraits$subtype)BasalClaudin-lowLuminalNon-malignantunknown1462754fpkm

YoungLeelight·2022-11-25 01:51

RNA-seq入门实战（五）：差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较

注意，这三个包都需要输入counts进行分析，不能用tpm、fpkm等归一化后

嘿嘿嘿嘿哈·2022-11-24 01:51

TCGA相关分析之数据筛选 | python从TCGA-GBM的RNA-seq表达数据count中筛选出各genes对应的案例cases的表达量count矩阵

RNA-seq数据上一篇结束，下载到初始数据（图一图二是下载之后的文件夹以及每一个文件夹中的count数据文件）需要从每一个count数据文件中筛选出gene_name、gene_type为lncRNA、FPKM

哈！小白要成长！·2022-09-13 17:28

新版TCGA数据库学习：提取新版TCGA表达矩阵（tpm/count/fpkm）

现在使用TCGAbiolinks下载转录组数据后，直接是一个SummarizedExperiment对象，这个对象非常重要且好用。因为里面直接包含了表达矩阵、样本信息、基因信息，可以非常方便的通过内置函数直接提取想要的数据，再也不用手扒了！!这个对象的结构是这样的：是不是感觉和单细胞的SingCellExperiment对象非常像~上次我们下载了常见的组学数据，今天学习下怎么提取数据，就以TCGA

阿越就是我·2022-09-13 17:48

新版TCGA数据库学习：批量下载新版TCGA数据

对于常规转录组数据，主要是以下几点改变：下载一次即可获得counts、TPM、FPKM三种类型的表达矩阵，再也不用单独下载了自带genesymbol，不用自己找各种方法转换了自带基因类型，可以直接区分mRNA

阿越就是我·2022-09-13 17:17

Read count、CPM、 RPKM、FPKM和TPM的区别

1.为什么我们要进行Normalization测序深度：某些低表达量的基因只有在较高的测序深度时才能检测到。一般而言，随着测序深度的增加，基因种类以及可变剪接体的数目也会增加。同时，测序深度高的样本readcounts也会较高。样本A中的基因表达量是样本B的两倍，但这是由于测序深度引起的结果，而非真实存在的差异。基因长度：由于高通量测序是将cDNA碎片化后再进行测序的，因此越长的基因产生的碎片也会

Hayley笔记·2022-07-01 10:46

2019-12-12学习内容关于有参基因组下游分析

现在常用的基因定量方法包括:RPM,RPKM,FPKM,TPM。

Clouddong·2022-02-18 03:45

StatQuest学习笔记24——RPKM FPKM TPM

前言——主要内容这篇笔记是StatQuest系列笔记的第63节，这篇笔记跳过59节，60节，61节主要是因为第63节的内容是讲RPKM，FPKM和TPM这几个概念的区别，在进行差异分析前，有必要了解一下这几个概念

backup备份·2022-02-05 04:37

R包SCENIC:安装

的要求：scRNAseq的表达矩阵列对应样本id，行名（rowname）对应基因名，基因名必须是gene-symbol格式；表达量单位：优先考虑基因的总counts（可用或不可用UMI);也接受TPM、FPKM

阿糖胞苷_SYSU·2022-02-03 12:13

标准化之CPM/RPKM/FPKM/TPM

测序深度、基因长度、RNA组成）-转录组下游分析时，采用DESeq2、edgeR和limma，需要的输入数据类型是counts（正整数）image.png-RPKM：以每个Read为一个单位，单端测序常用-FPKM

超级可爱的懂事长鸭·2022-01-12 16:56

TIMER20和cibersort一个既能分析测序数据（最好是TPM格式），又能分析芯片数据的网站

4.如果是RNA-Seq表达量，使用FPKM和TPM都很合适。芯片的要求可能把你唬住了，GEO常规的表达矩阵都是这样得到的，直接下载使用即可。注意有的表达矩阵下载

小白兔和小毛驴·2021-12-29 11:08

根据基因间相关性系数R进行GSEA富集分析

根据rawdata算出来FPKM，然后进行单个基因与其他基因之间相关性的计算mutwt=read.csv("路径wtmut12-fpkm.csv",row.names=1,header=T)#转置一下mutwt_t

没有猫但是有猫饼·2021-12-15 16:45

根据rawdata算FPKM

1.先准备好外显子参考这篇library(GenomicFeatures)txdb<-makeTxDbFromGFF("路径/gencode.v22.annotation.gtf",format="gtf")#通过exonsBy获取每个gene上的所有外显子的起始位点和终止位点,然后用reduce去除掉重叠冗余的部分#最后计算长度exons_gene<-exonsBy(txdb,by="gene"

没有猫但是有猫饼·2021-09-22 15:54

ggplot2绘制火山图

>fpkmhead(fpkm)>fpkm$typedata2head(data2)>data2$pvaldata2$typeggplot(data2)+geom_point(mapping=aes(x=

钿璎纍纍佩珊珊·2021-08-28 21:34

计算FPKM、TPM以及FPKM to TPM

之前已经简单学习了测序rawcounts的FPKM标准化，接下来就一个实际例子，利用R语言手动计算原始数据的FPKM值；并与官方给出的FPKM文件对比验证。

小贝学生信·2021-08-22 20:43

TCGA肿瘤微环境分析（免疫和基质评分）2.0

(一)、TCGA_STAD_FPKM数据下载1)下载表达数据第一步：

养猪场小老板·2021-08-12 01:08

TCGA转录组数据及临床数据下载及整理

②下载转录组数据20210726163909.png基因表达量包括LncRNA和mRNA，用矫正后的FPKM下载3个文件20210726164909.png③下载数据处理下载压缩包先以该压缩包名称解压，

萍智医信·2021-08-06 20:48

文献中的热图代码实现（热图标记感兴趣的基因,基础知识）

（1）基因表达矩阵，行是基因，列是样本，表达值可以是FPKM或者log转化后的表达值等都可以。image（2）基因名称列表，将待标识的重要基因名称以一排的形式放在一个列表中。imageR包C

单细胞空间交响乐·2021-07-13 09:20

如何只下载TCGA肿瘤或正常标本的count

而且有些样本还是重复的，所以需要去重，还需要把肿瘤和正常过滤，现在推荐一下我自己摸索的一个办法使用的是GDCRNATools，这个包可以下载RNA、miRNA和lncRNA，数据也是count，有人说能不能下载FPKM

欧阳松·2021-07-02 00:26

FPKM数据该怎么分析？

前天同事帮领导写基金，看文献找思路，突然问我能不能帮她分析一下数据，我看了一下数据是FPKM的文件。第一反应是可以。我就试试了一下。

天涯清水·2021-06-22 12:01

RNAseq数据，下载GEO中的FPKM文件后该怎么下游分析

这个推文已经发布在生信技能树公众号：RNAseq数据，下载GEO中的FPKM文件后该怎么下游分析文献标题是:OncogeniclncRNAdownregulatescancercellantigenpresentationandintrinsictumorsuppression

泥人吴·2021-06-20 09:33

为什么说FPKM / RPKM是错的

1.FPKM和RPKM分别是什么RPKM是ReadsPerKilobaseperMillion的缩写，它的计算方程非常简单：RPKM=106×nrL×NRPKM=106×nrL×N其中，nrnr是比对至目标基因的

小白要变大神·2021-06-15 12:30

FPKM数据下游分析

前面分享了FPKM数据该怎么分析？后来看了一下别人分享的例子，应该把FPKM转换为TPM后再进行分析。为什么说FPKM和RPKM都错了？

天涯清水·2021-06-13 15:49

TCGA-各类数据下载总结

data.category="TranscriptomeProfiling",data.type="GeneExpressionQuantification",workflow.type="HTSeq-Counts")FPKM-U

一路向前_莫问前程_前程似锦·2021-06-10 05:39

RPKM、FPKM、TPM详解

简写RPKM:ReadsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedreads(每千个碱基的转录每百万映射读取的reads)FPKM:FragmentsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedfragments

NoviceWitch·2021-06-07 00:47

RPKM/FPKM/TPM在RNA-seq分析中的标准化流程

在RNA-seq的分析中，需要对基因或者转录本的readcounts数进行标准化过程。因为落在一个基因区域内的readcounts取决于基因长度和测序深度。当基因长度越长，测序深度越深，则落在该基因的readcounts越多。当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化，比较结果则是没有意义的。常用的三种标准化分析是RPKM(ReadsPerKiloba

爱吃甜品的鱼·2021-04-21 15:23

各种测序基础知识介绍-转发

FPKM（FragmentsPerKilo

可以公开的秘密Scarlett·2021-04-19 11:20

2021-03-22 转录组原始测序数据-ascp下载原始数据

因为GEO和SRA数据库互通，GEO不存fastq数据，只存别人定量好的下游的FPKM的值；TCGA原始的fastq数据需要有权限申请，但count数据是会有的；所以下载原始数据需要到SRA（美国的NCBI

乔帮主_d2ac·2021-04-11 00:10

RPKM, FPKM, TPM

什么是测序深度和测序覆盖度测序深度（depth）是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值，可以理解为基因组中每个碱基被测序到的平均次数。测序深度=reads长度×比对的reads数目/参考序列长度。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。测序覆盖度（coverage）是指测序获得的序列占整个基因组的比例。指的是基因组上至少被检测到1次的区域，占整个基因组的比例。由

林枫bioinfo·2021-03-31 03:48

转录组数据定量归一化

作者：二十八画生审稿：童蒙编辑：amethyst引言经常看到类似的提问：转录组测序分析中FPKM和TPM哪个归一化方法好？

生信阿拉丁·2021-01-18 23:52

2020.10.21【R语言】丨 undefined columns selected 问题解决办法

然而，在运行脚本后报错Errorin`[.data.frame`(fpkm,,c("MB7409-A","MB7409-B","MB7409-C",:undefinedcolumnsselectedCalls

穆易青·2020-10-21 14:19

生存分析至尊套餐

suppressMessages(library(survminer))suppressMessages(library(survival))suppressMessages(library(ggplot2))fpkm

落寞的橙子·2020-08-22 02:15

对FPKM/RPKM以及TPM的理解

虽然一直在接触FPKM/RPKM以及TPM，但是仅仅是知道它们是转录本定量的值，并未究其根本。最近看了几篇文献，对其深层次的含义有了进一步的理解，因而在这里记录下来。

sixu_9days·2020-08-19 20:08

TPM、read counts、RPKM/FPKM你选对了吗？

TPM、readcounts、RPKM/FPKM你选对了吗？

weixin_30512785·2020-08-15 16:24

2020.08.14【RNA-Seq流程】丨将HTseq生成的基因COUNT值转换为FPKM值

count转换FPKM介绍公式介绍R语言脚本公式介绍下方公式是FPKM的综述文章写的，参数并不好理解，但是对数量级表示很明白https://haroldpimentel.wordpress.com/2014

穆易青·2020-08-14 12:03

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