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转录组Count情势数据滚动为FPKM/TPM情势
发布日期:2022-06-19 02:45     点击次数:71

转录组Count情势数据滚动为FPKM/TPM情势

好多工夫咱们获取的转录组情势为Count,举例在TCGA数据库下载的数据,如若咱们想使用FPKM情势约略TPM,那么就需要调遣,不外TCGA数据库也提供了FPKM的情势,貌似miRNA数据唯有Count情势数据,如若想使用FPKM,就需要进行情势调遣。

1、计较基因的长度,不错计较基因在染色体的肇端和截止之差,也不错计较每个基因的最长转录本或统统外显子之和:

a、计较基因在染色体的肇端和截止之差需要用到R包biomaRt,装配才调如下:

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager")BiocManager::install("biomaRt")

b、计较每个基因的最长转录本或统统外显子之和需要用到R包GenomicFeatures,装配才调如下:

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager")BiocManager::install("GenomicFeatures")

2、获取基因长度的文献之后, 男人的天堂av使用R读取基因长度文献与被调遣情势文献,按照底下的公式进行调遣

a、Count2FPKM

count2fpkm <- function(countnum, genelen){ total <- sum(countnum) exp( log(countnum) + log(1e9) - log(genelen) - log(total) )}fpkm<- apply(count_data, 2, count2fpkm, genelen = gene_l$gene_l)fpkm_df<-data.frame(fpkm)colnames(fpkm_df)<-colnames(count_data)write.table(fpkm, "fpkm.txt",啊灬啊别停灬用力啊村妇 sep="\t", quote=F, row.names=T)

b、Count2TPM

n <- count_data / gene_l$gene_ltpm <- t( t(n) / colSums(n) ) * 1e6 tpm<-data.frame(tpm)write.table(tpm, "tpm.txt", sep="\t", quote=F, row.names=T)

c、FPKM2TPM

FPKM_data<-read.table("fpkm.txt",header = T,row.names = 1)fpkm2tpm <- function(fpkm){ exp(log(fpkm) - log(sum(fpkm)) + log(1e6))}tpm2 <- apply(FPKM_data,2,fpkm2tpm)write.table(tpm2,"tpm2.txt",sep="\t", quote=F, row.names=T) 本站是提供个人常识惩处的网罗存储空间,统统践诺均由用户发布,不代表本站主见。请风雅甄别践诺中的有关方式、指引购买等信息,防卫糊弄。如发现存害或侵权践诺,请点击一键举报。

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