RNA-Seq数据标准化

最新推荐文章于 2025-04-24 06:40:51 发布
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为什么要进行标准化？

1，不同基因的长度不同

2，不同批次实验的测序深度不同

以下是样本内的标准化方法

2.1 对测序深度进行标准化：CPM,counts per million

2.2 对测序深度和基因长度进行标准化：RPKM;FPKM（双端测序，reads1和reads2同时匹配上fragment1）

2.3 TPM对所有基因的FPKM又做了一次标准化

以下是样本间的标准化方法：TMM,RLE(DESeq2，cutdiff2），计算比例等

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RNA-seq Review：RNA-seq数据分析
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RNA-seq数据分析（分析策略，比对，转录组组装，转录本定量）
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RNA-seq 原始counts数据进行标准化
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RNA-seq的counts数据一般要进行标准化才能进行下游分析，常见的有FPKM与TPM两种方式，现在已知counts数据与基因的长度，求FPKM与TPM，代码如下： rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) rawcount <- read.csv("./ALL_sample_gene_count.csv", header = T, row.names = 1) rawcount$gene_name <- rownames(rawcou.
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RNAseq需要标准化的原因（长度和深度）：
qq_39306047的博客
02-26 1465
需要标准化的原因： 样本内：相对定量而不是绝对定量：仅表示在35次抽样中，B基因抽样到了20次，（而不是其表达了20次。也不能说其会比geneA表达量高，因为基因的长度不同，所以落到基因上的reads数量也不同） 样本件：不同样本的测序深度也是不同的，测序深度更深的会得到更多的reads。 故，需要标准化。对基因长度和测序深度的不同进行标准化。 PKM 流程 gene长度标准化(真实转录序列的长度，不考虑可变剪接情况) 测序深度标准化(除以每个样品总的reads数目，能够比对到参考序列上的reads数目):
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04-02 861
从2023年十月份到现在，做了那么久的转录组分析，从来没有记录一点东西，导致脑子里面的东西越来越乱，所以我把我所做的工作记录一下，供自己以及同行参考。今天我把从表达矩阵到相关性的分析给总结一下，肯定有很多不足的地方，边记录边做，也算是一种学习的过程。
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12-28 928
该仓库是一个公开可用 RNA-Seq 数据集的集合（主要是玉米数据），提供了系统分析这些数据的代码/流程，以及质量控制（QC）和总结性数据输出。重点是大规模的 Illumina RNA-Seq 实验（包括多种组织/发育阶段、多个自交系/杂交系），但也包括使用其他测序技术（如 3’ RNA-Seq 等）进行的实验。
RNA-seq标准化
weixin_53737233的博客
06-07 1402
因此下游分析由counts计算RPKM、 FPKM这两者的公式完全一致。
双加权法在RNA-seq数据标准化中的应用
传统的RNA-seq数据标准化方法可能只考虑全局表达水平或者单个基因的影响，而双加权法则同时兼顾这两个方面，以获得更全面和准确的结果。 双加权标准化方法的运作机制可能是通过综合考虑所有基因的整体表达模式以及...
RNA-Seq-Analysis
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这些资源对于生物信息学研究者或生物学家来说是宝贵的，可以加速RNA-Seq数据分析过程并确保其标准化。 此外，标签“HTML”表明项目可能包含了用HTML编写的报告或教程，这可能是为了使非编程背景的研究人员也能理解...
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weixin_30307921的博客
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转载果子学生信 https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化，以及差异分析，得到了标准化后的数据，我们就可以按照以前的帖子，做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒！ 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的...
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