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

CPM (counts per million) 标准化是指对cpm取对数吗？

CPM (counts per million) 标准化并不是指对 CPM 值取对数，而是指将基因表达值转化为每百万读数的计数，以便消除不同文库大小和深度之间的差异。具体地，对于一个基因在一个样本中的原始计数，CPM 标准化是将其除以总读数，然后乘以一百万，以得到该基因在该样本中的 CPM 值。因此，CPM 标准化可以使得不同样本之间的基因表达值在同一数量级上，从而更好地进行比较和分析。在对基因表达数据进行 PCA 分析时，CPM 值通常不需要取对数，而是可以直接用于后续的分析。

基于log2(CPM)画3DPCA的R语言代码

以下是基于log2(CPM)画3DPCA的R语言代码：

# 加载所需的库
library(DESeq2)
library(plotly)

# 读取数据
counts <- read.table("counts.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)
colData <- read.table("colData.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=counts, colData=colData, design=~group)
dds <- DESeq(dds)

# 计算CPM
cpm <- counts(dds, normalized=TRUE) / colSums(counts(dds)) * 1e6

# 取对数并进行3DPCA
cpm.log <- log2(cpm + 1)
pca <- prcomp(cpm.log, scale=TRUE)
pc1 <- pca$x[,1]
pc2 <- pca$x[,2]
pc3 <- pca$x[,3]

# 绘制3DPCA图
plot_ly(x=pc1, y=pc2, z=pc3, color=colData$group, type="scatter3d", mode="markers")