R语言fpkm如何转化为tpm

FPKM (Fragments Per Kilobase of exon per Million mapped reads) 和 TPM (Transcripts Per Million) 都是基于RNA-seq数据的表达量计量单位，但是它们的计算方法略有不同。为了将FPKM转换为TPM，可以使用以下公式：

TPM = (FPKM / gene length) * (1 / sum(FPKM/gene length)) * 10^6

其中，gene length表示基因的长度，sum(FPKM/gene length)表示所有基因的FPKM/gene length之和。

在R语言中，可以使用edgeR包中的calcNormFactors函数来计算TPM。具体步骤如下：

1. 读取FPKM数据，假设数据存储在一个名为fpkm的数据框中，其中每一行表示一个基因，每一列表示一个样本。

2. 计算每个样本的标准化因子，代码如下：

library(edgeR)
fpkm_matrix <- as.matrix(fpkm)
norm_factors <- calcNormFactors(fpkm_matrix, method = "TMM")

其中，method参数表示计算标准化因子的方法，这里使用TMM方法。

3. 根据标准化因子和基因长度，计算TPM值，代码如下：

gene_length <- rep(1000, nrow(fpkm))
tpm_matrix <- fpkm_matrix / gene_length * norm_factors * 1e+6 / sum(fpkm_matrix / gene_length)

其中，rep(1000, nrow(fpkm))表示将基因长度设为1000，1e+6表示将TPM值乘以1000000。

4. 将TPM数据存储在一个名为tpm的数据框中，代码如下：

tpm <- as.data.frame(tpm_matrix)
colnames(tpm) <- colnames(fpkm)
rownames(tpm) <- rownames(fpkm)

这样，就可以将FPKM数据转换为TPM数据了。