linux下FeatureCounts如何输出RPM FPKM TPM

在Linux下，可以使用一些软件包或工具来计算FeatureCounts的输出结果的RPM、FPKM或TPM。

其中，常用的软件包包括Rsubread、edgeR、DESeq2等，这些软件包都可以用来计算基因或外显子的计数，并进一步计算RPM、FPKM或TPM。

以Rsubread为例，假设我们已经使用Rsubread对RNA-Seq数据进行了基因或外显子的计数，并得到了一个名为counts.txt的输出文件。现在，我们想要将这个文件转换成RPM、FPKM和TPM格式。

首先，我们需要安装Rsubread软件包。在Linux下，可以使用以下命令来安装：

sudo apt-get install r-bioc-rsubread

安装完成后，我们可以使用Rsubread中的函数`rpkm`、`tpm`、`normalize`来计算RPM、FPKM和TPM。

# 加载Rsubread包
library(Rsubread)

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

# 计算RPM
rpmData <- rpkm(countData, normalized.lib.sizes=TRUE)

# 计算FPKM
fpkmData <- rpkm(countData, normalized.lib.sizes=TRUE, gene.length=3000)

# 计算TPM
tpmData <- tpm(countData, normalized.lib.sizes=TRUE)

# 对数据进行归一化
normRPMData <- normalize(rpmData, method="median")
normFPKMData <- normalize(fpkmData, method="median")
normTPMData <- normalize(tpmData, method="median")

# 将结果写入文件
write.table(normRPMData, file="RPM.txt", sep="\t", quote=FALSE)
write.table(normFPKMData, file="FPKM.txt", sep="\t", quote=FALSE)
write.table(normTPMData, file="TPM.txt", sep="\t", quote=FALSE)

这段代码中，`rpkm`函数和`tpm`函数分别用于计算RPM和TPM，`normalized.lib.sizes=TRUE`表示使用归一化的库大小，`gene.length=3000`表示外显子的长度为3000bp，可以根据实际情况进行调整。`normalize`函数用于对结果进行归一化，`method="median"`表示使用中位数进行归一化。最后，使用`write.table`函数将结果写入文件。

需要注意的是，这里只是演示了一种方法，具体计算方法可能因研究目的、样本类型、数据来源等因素而有所差异。在具体应用中需要结合实际情况进行选择和调整。