coutns与fpkm转相互转化公式

Counts（计数）和 FPKM（每百万个转录本）是两种常用的基因表达量测量方式。它们之间的转换公式如下：

Counts 转 FPKM：

FPKM = (Counts ÷ Gene Length) ÷ (Total Counts ÷ 1,000,000)

其中，Gene Length 表示基因长度，Total Counts 表示所有基因的计数总和。

FPKM 转 Counts：

Counts = FPKM × (Total Counts ÷ 1,000,000) × Gene Length

其中，Total Counts 表示所有基因的计数总和，Gene Length 表示基因长度。

相关问题

counts fpkm 转换

FPKM（Reads Per Kilobase per Million）是一种基因表达水平的度量单位，它校正了测序深度和基因长度的影响，用于比较不同基因或样本之间的表达差异。将counts转换为FPKM的过程如下：

首先，需要计算每个基因的长度（L），可以根据基因组注释文件获取。接下来，需要计算总的测序深度（N），即所测得的总reads数。然后，对每个基因的reads的数量（counts）进行修正，除以该基因的长度（L）和总测序深度（N），得到每个基因的FPKM值。

具体计算公式如下：

FPKM = (counts / L) / (N / 10^6)

其中，counts表示某个基因的reads数量，L表示该基因的长度，N表示总的测序深度。最后，乘以10^6是为了将FPKM的值进行标准化，使之可以进行比较。

另外，需要注意counts的来源，可以是基因的read数，也可以是基因对应的reads覆盖度，根据具体情况选择合适的count值进行转换。

总结来说，counts fpkm转换即通过校正基因长度和总测序深度的影响，将基因的reads数量转化为FPKM值，以便进行基因表达水平的比较分析。

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。