count为什么要转fpkm

### 回答1：
FPKM（Fragments Per Kilobase of exon per Million reads mapped）是一种常用的RNA-Seq（下一代基因测序）数据分析方法。在RNA-Seq中，我们通常会得到每个基因的reads count，即每个基因被序列覆盖的次数。然而，这个计数值并不能反映基因表达水平的绝对值。因为不同基因长度不同，而且不同样本的读取量也不同，所以我们需要一个标准的方法来比较不同基因和不同样本之间的表达水平。

FPKM是一种计算表达量的方法，它将reads count通过考虑基因长度、读取深度以及总reads数转化为一个标准化的值，表征每个exon per million reads（即百万读数中每个外显子的reads数）。这个方法能够解决reads count存在基因长度偏差和样本之间测序深度不一致的问题，使我们能够更准确地比较基因表达量。

所以说，将count转换为FPKM能够对RNA-Seq数据进行更准确的分析和解释。它是一个普遍和可靠的方法，能够为基因表达水平的测定提供一个标准的度量方式。

### 回答2：
count是指基因或转录本在RNA-seq测序数据中的读数。然而，对于不同样本的读数比较，这个数值是没有意义的，因为RNA-seq测序数据的读数受到许多因素的影响，例如测序深度、引物合并效率、测序质量等等。因此，研究人员们需要一种方法来对RNA-seq数据进行归一化处理，这样才能比较不同样本之间的转录水平。

FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）是一种广泛应用的归一化方法，它可以将RNA-seq数据转换为生物学上更有意义的指标。FPKM方法是首先将RNA-seq数据按照基因长进行归一化，这样可以同时考虑不同基因长度的影响；其次，采用百万读数（million mapped reads）来进行归一化，使得不同样本之间的测序深度和质量影响都被消除，从而使样本之间的比较更可靠。最后，FPKM的计算结果就是每个基因每千碱基长度的转录本数量，这样可以更精确地反映基因的表达水平。

因此，将count转换成FPKM可以消除RNA-seq测序数据中的内在偏差，更准确地描述基因转录本在各样本中的相对表达量。这对于RNA-seq的后续分析，例如差异表达分析、功能注释和生物网络分析，都是非常关键的。

### 回答3：
在RNA测序（RNA-Seq）中，我们通常分析基因的表达水平。简单的读数统计方法可能会受到许多因素的影响，如读长、读深、基因长度等。因此，为了能够比较不同基因的表达水平，并排除这些影响，就需要对读数进行标准化。FPKM（Fragments Per Kilobase Million）是目前比较常见的标准化方法之一。

FPKM的计算方法是：首先将reads数目除以基因的长度得到reads密度，然后将reads密度乘以1000，再除以所有基因的reads密度和，最后再乘以1百万，得到每个基因的FPKM值。FPKM的单位为“每千碱基每百万读数”。即使不同基因的长度不同，也能将它们的表达水平进行比较，而且FPKM还可以很好地解决多个转录本的问题。

另外，FPKM还是RNA-Seq数据定量分析流程中的一个重要步骤。FPKM值可以用于进行基因差异分析、聚类分析、富集分析等。例如，通过比较样本间的FPKM值，可以发现哪些基因在不同的条件下表达有差异，从而获得一些相对表达量的信息，为后期的进一步分析提供依据。

总的来说，FPKM是RNA-Seq数据分析中的一个重要步骤，它能够将读数进行标准化，解决多个转录本的问题，并为后续分析提供基础。