R语言数据CPM标准化

CPM（Counts Per Million）标准化是一种常见的RNA-seq数据标准化方法，它可以将样本之间的差异降至最小，使得不同样本之间的基因表达量可以进行比较。在R语言中，可以使用edgeR包中的cpm()函数进行CPM标准化。具体操作如下：

1. 首先，读入RNA-seq数据，假设数据存储在一个名为counts的矩阵中，每一行代表一个基因，每一列代表一个样本。

   counts <- read.table("counts.txt", header = TRUE, row.names = 1)

2. 对数据进行CPM标准化。

   library(edgeR)
   cpm_counts <- cpm(counts)

这里cpm_counts是一个新的矩阵，其中每个元素表示对应基因在对应样本中的CPM值。

相关问题

R语言分析bulk RNA-seq，PCA主成分分析用counts还是cpm？

在R语言中进行bulk RNA-seq数据分析时，PCA主成分分析可以使用counts或cpm（counts per million）作为输入数据。但是，使用哪种数据取决于您的研究问题和数据的分布情况。

如果您关注样本中基因的表达量大小，那么使用counts作为输入数据是比较合适的。但是，如果您更关注基因在不同样本中的相对表达量，那么使用cpm作为输入数据可能更为合适，因为它考虑了样本大小和基因长度对表达量的影响。

需要注意的是，PCA主成分分析对数据的缩放非常敏感，因此在使用counts或cpm进行PCA之前，通常需要进行数据归一化或标准化处理。一种常用的方法是使用log2转换和Z-score标准化，以确保各个基因的重要性被平等对待。

Bulk RNA-seq分析，基于cpm值使用scatterplot3d画PCA图的R语言代码

以下是基于cpm值使用scatterplot3d包画PCA图的R语言代码示例：

# 导入所需库和数据
library(edgeR)
library(scatterplot3d)

# 读取表达矩阵数据
counts <- read.table("counts.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="\t")

# 创建DGEList对象
dge <- DGEList(counts)

# 进行基因表达量标准化和过滤
keep <- rowSums(cpm(dge) > 1) >= 2
dge <- dge[keep,]
dge <- calcNormFactors(dge)

# 提取PCA数据
cpm <- cpm(dge)
cpm.log <- log2(cpm + 1)
pcaData <- prcomp(t(cpm.log))

# 绘制PCA图
scatterplot3d(pcaData$x[,1], pcaData$x[,2], pcaData$x[,3], color=c("red","blue")[as.numeric(coldata$condition)], main="PCA Plot", xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")

其中，counts.txt为表达矩阵文件。在代码中，首先读取表达矩阵数据，然后使用edgeR库创建DGEList对象，并进行基因表达量标准化和过滤。接着，使用log2转换cpm值，并使用prcomp函数提取PCA数据。最后，使用scatterplot3d包画出PCA图。在scatterplot3d函数中，将前三个主成分作为x、y、z轴，使用样本信息表中的condition变量作为颜色标识。最后，设置图形标题和坐标轴标签。