cpm<-t(t(countdata)/colSums(countdata)*1000000)#参考cpm定义avg_cpm<-data.frame(avg_cpm=rowMeans(cpm))---TPMCalculation---kb<-metadata$Length/1000rpk<-countdata/kbtpm<-t(t...

数值概念：计算公式:CPM=A/mappedreads*1000000A为比对到某基因的reads数(readcount)。用途：在某些情况下，只想了解每个基因被覆盖到的相对reads数，而不希望对其做长度校正，就会使用这个指标。用总reads进行均一化是...

数值概念:计算公式:CPM=C/N*1000000设C为比对到geneA的read数(readcount),N为比对到所有基因的总read数用途:在某些情况下,只想了解每个基因被覆盖到的相对read数,而不希望对其做长度校正,就会使用这个指标。CPM只对readco...

CPM的计算公式：CPM=totalexonreads/mappedreads(Millions)参考：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzMTEwODk0Ng==&mid=2247484190&idx=1&sn=e85f0e09ad268745a481d2c82fba23&scene=21#we...

下面介绍TPM(transcriptpermillion),计算公式如下，其中X表示比对到基因上的read数，l表示基因的长度。如果手动计算的话，那就是先进行长度标准化，然后进行文库标准化，即每一列各个数值除以每一列的和目前还有一种...

CPM(count-per-million)简单来说，就是找出多个样本中librarysize为中位数的样本，作为参考样本，将所有的样本的librarysize按比例缩放到参考样本的水平选择一个librarysize为中位数的sample，以它为baseline，计算出其它...

如上结果，手动计算得到的fpkm结果与官方给出的差异分析结果大致相同，也验证了我们之前的公式。目前，人们认为cpm与tpm相比fpkm的结果更可靠。由于前面二者计算与fpkm相似或更简单，此外限于篇幅，故不做演练。参考资料：RPKM,...

FPKM和RPKM的计算方法基本一致，只不过把reads换成了Fragments。TPM（TranscriptsPerKilobaseMillion）：TranscriptsPerKilobaseofexonmodelperMillionmappedreads一个样本中某基因的TPM值的计算方法：先对每个基因的...