FPKM，RPKM，TPM和RSEM

这是一组与基因表达相关的计算方法和软件：

- FPKM (Fragments Per Kilobase Million)：一种常用的RNA-Seq数据分析方法，用于估算基因表达量，通过将RNA测序数据的reads数标准化到每个基因的长度和总测序量之间，以便比较不同样本之间的基因表达差异。

- RPKM (Reads Per Kilobase Million)：类似于FPKM，但是采用的是reads数而不是fragments数进行标准化。

- TPM (Transcripts Per Million)：一种更精确的RNA-Seq数据分析方法，考虑了不同基因之间的转录本长度和转录水平的差异，以及同一基因不同转录本之间的表达量差异，以便更准确地估算基因表达量。

- RSEM (RNA-Seq by Expectation Maximization)：一种常用的RNA-Seq数据分析软件，通过最大期望算法估算基因表达量，同时考虑了isoform的存在和表达量。相比于FPKM和RPKM，RSEM能够更准确地估算基因和isoform的表达量。

相关问题

KM分析使用fpkm还是TPM

KM（Kaplan-Meier）分析通常用于生存分析，其目的是评估不同生存期患者之间的生存差异，并通过绘制KM曲线来展示生存数据。FPKM和TPM都是常用的表达量计算方法，但在KM分析中，应该使用FPKM而不是TPM。

因为FPKM是根据基因长度和样本总reads数进行归一化的，可以更好地反映基因表达量。而TPM是将reads数量除以基因长度，再除以所有基因的总reads数量，再乘以一百万，虽然也能够反映基因表达量，但是在生存分析中，应该使用FPKM作为表达量计算方法，以便更好地反映基因表达量对生存的影响。

基因聚类分析的时使用fpkm还是TPM

基因聚类分析时，建议使用TPM（Transcripts Per Million）作为基因表达量的计算方法。因为TPM能够考虑到基因长度和测序深度的影响，可以更加准确地反映基因表达量。而FPKM（Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments mapped）则只考虑了基因长度的影响，没有考虑到测序深度的差异，因此不够准确。