答读者问(6)：单细胞TPM矩阵如何分析？

之前在平台发布了几个问题，接下来我会依次给出我的想法，仅供参考。本文有些观点读者朋友可能是第一次看到，有不同意见的话，欢迎给我发邮件讨论：huangsiyuan1001@163.com

问题

• 一、有的文章只提供TPM的单细胞表达矩阵，可以用seurat分析吗？
• 二、分析流程和用count矩阵有什么不同？
• 三、10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？

先来看看第3个小问题

10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？

答案是不需要。

我们看一下seurat里面NormalizeData()函数是如何做标准化，然后求Log。

test.seu <- NormalizeData(test.seu, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000)

LogNormalize: Feature counts for each cell are divided by the total counts for that cell and multiplied by the scale.factor(默认是10000). This is then natural-log transformed using log1p.（每一列都是先除以一个细胞UMI的总和，再乘以10000，再加1，再求对数）

的确没有考虑基因长度。