一文讲清楚原理 常用转录组的表达量定量工具RSEM与Salmon | 生信笔记10

传统的expression index

主要包含FPKM、RPKM、还有TPM，作为归一的工具，让不同重复、不同组别的表达量可以进行比较。

其中TPM被认为是更优的归一方法，用于映射单个基因的表达量在整体表达量中的情况。

RSEM（目前最准确的定量工具）

**RSEM ****(RNA-Seq by Expectation Maximization)：**是一个转录本定量的计算工具，input file可以是FASTQ、BAM等。用于估算RNA-seq数据中每个基因和转录本的表达水平输出结果可以是read count、TPM或FPKM等多种格式，

这个计算需要基于转录本的长度但是并不是根据转录本的全长

from：26.stat115 chapter 4.6 rsem vs salmon_哔哩哔哩_bilibili

这张图可以看出在一个transcript中，两段的nt覆盖率较低，RSEM在定量过程中，会选取中间高质量的部分，从而减少bias。这也就比手动写脚本来计算表达量的方式要更优。（因为FPKM、TPM这些计算公式本身很简单，很多人可能会手动计算）

对于不同的Isoform（可变剪切产生的不同transcript）

from：26.stat115 chapter 4.6 rsem vs salmon_哔哩哔哩_bilibili

RSEM还可以使用最大似然法（ML）提供精确的转录本表达量估计，考虑到每个配对到每个exon的reads来估算不同的isoform的表达量。

但是基于目前我们对转录本的了解有限，或者说有些未知的转录本没有被发现，这个表达量可能偶尔会存在一些偏误。

Salmon（运行速度更快）

虽然RSEM被认为是最精准的定量方法，但是它运行速度很慢。因为首先要map到基因组再定量，但是真正的转录区域其实并不大，像人类，只占了基因组的2%。可以通过将reads比对到转录本来进行定量，从而提高读取映射的速度。

Salmon特点：

• 采用准确且快速的定量方法

• 使用轻量级映射策略

• 计算效率更高，运行速度更快

这两种工具都能够有效地计算基因和转录本的表达量，为研究人员提供可靠的转录组分析结果。选择使用哪种工具通常取决于具体的研究需求、数据规模和计算资源。