在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点.基因表达量的衡量指标有:RPKM.FPKM.TPM. RPKM:Reads Per Kilobase Million:说实话,这个英文说明真的很费解,其实可以理解为“Reads Per Kilobase Per Million Reads”​,即“每一百万条Reads中,对基因的每1000个Base而言,比对到该1000个base的Reads数”,计算公式. FPKM:Fragments per Kilobase Million,F…

RPKM:Reads Per Kilobases Per Million Reads指的是每1百万个reads中比对到每1kb碱基外显子上的reads数 FPKM:Fragments Per Kilobase Per Million reads 当reads来自PE测序数据时使用FPKM TPM: RSEM TCGA数据库中的RNA-seq数据…

TPM.read counts.RPKM/FPKM你选对了吗? 已有 3940 次阅读 2017-12-15 15:04 |个人分类:RNA-seq|系统分类:科普集锦|关键词:RNA-seq| RNA-seq 本文转载自嘉因微信公众号,已获得授权.查看最新文章,敬请关注嘉因,微信ID:rainbow-genome 作者:小哈  来源:嘉因 在RNA测序分析,哪家公司适合我一文中,聊过类似的问题. 这次小哈搬来了statQuest的3个最新视频,https://statquest.org/vid…

对FPKM/RPKM以及TPM的理解 2018年07月03日 16:05:53 sixu_9days 阅读数:559 标签: FPKM/RPKMTPMRNA-Seq 更多 个人分类: RNA-Seq   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. 首先来看FPKM/RPKM的起源: 在RNA-Seq中,最简单的定量基因表达量(gene expression)的方法就是将RN…

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,…

转自:http://www.360doc.com/content/18/0112/02/50153987_721216719.shtml 1.问题提出 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…

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2):2) Read count(多重比对的问题):丢弃平均分配利用Unique region估计并重新分配表达量计算的本质目标基因表达量相对参照系表达量的数值.参照的本质:( 1)假设样本间参照的信号值应该是相同的:( 2)将样本间参照的观测值校…

与之对应的是single cell RNA-Seq,后面也会有类似文章. 参考:https://github.com/xuzhougeng/Learn-Bioinformatics/ 作业:RNA-seq基础入门传送门 资料:RNA-seq Data Analysis-A Practical Approach(2015) Bioinformatic Data Skill biostar handbook A survey of best practices for RNA-seq data an…

HTSeq作为一款可以处理高通量数据的python包,由Simon Anders, Paul Theodor Pyl, Wolfgang Huber等人携手推出HTSeq — A Python framework to work with high-throughput sequencing data.自发布以来就备受广大分析人员青睐,其提供了许多功能给那些熟悉python的大佬们去自信修改使用,同时也兼顾着给小白们提供了两个可以拿来可用的可执行文件 htseq-count(计数) 和 htse…

使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN…