转录组PCA分析时，用CPM还是counts？

在转录组PCA分析时，应该使用CPM（Counts Per Million）而不是counts。因为CPM可以在不同的样本之间进行比较，而不受样本中的基因数目的影响。CPM可以通过将每个样本中的基因计数除以该样本的总基因计数，然后乘以一百万来计算得到。这种标准化方法可以消除样本之间的技术差异，并使得PCA分析更加可靠。

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。

基因表达PCA分析，对cpm值用z-score标准化还是取对数进行标准化？

在基因表达数据的PCA分析中，通常需要对基因表达数据进行标准化以消除不同基因之间的量纲差异。对于基因表达数据，如果已经进行了 CPM (counts per million) 标准化，则可以使用 z-score 标准化方法。因为 CPM 已经考虑了测量深度和不同样本之间的差异，因此可以通过 z-score 标准化来进一步调整基因表达值的尺度，以便更好地进行 PCA 分析。如果未进行 CPM 标准化，则需要先对原始基因表达矩阵进行 CPM 标准化，然后再使用 z-score 标准化方法。因此，在这种情况下，建议先进行 CPM 标准化，然后再使用 z-score 标准化方法进行 PCA 分析。取对数进行标准化也可以用于基因表达数据的 PCA 分析，但通常需要考虑到数据的性质和目的。