在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点.基因表达量的衡量指标有:RPKM.FPKM.TPM. RPKM:Reads Per Kilobase Million:说实话,这个英文说明真的很费解,其实可以理解为“Reads Per Kilobase Per Million Reads”,即“每一百万条Reads中,对基因的每1000个Base而言,比对到该1000个base的Reads数”,计算公式. FPKM:Fragments per Kilobase Million,F
使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo
与之对应的是single cell RNA-Seq,后面也会有类似文章. 参考:https://github.com/xuzhougeng/Learn-Bioinformatics/ 作业:RNA-seq基础入门传送门 资料:RNA-seq Data Analysis-A Practical Approach(2015) Bioinformatic Data Skill biostar handbook A survey of best practices for RNA-seq data an
FPKM与RPKM (2015-01-09 23:55:17) 转载▼ 标签: 转载 原文地址:FPKM与RPKM作者:Fiona_72965 定义: FPKM:Fragment Per Kilobase of exon model per Million mapped reads:每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的Fragments个数.在ref中,使用FPKM: RPKM:Reads Per Kilobase of exon model per Mil
转录组分析综述 转录组 文献解读 Trinity cufflinks 转录组研究综述文章解读 今天介绍下小编最近阅读的关于RNA-seq分析的文章,文章发在Genome Biology 上的A survey of best practices for RNA-seq data analysis .由于文章较长和枯燥,小编认为重要的信息,已经加粗加红,可以直接看重要信息.不要问我为啥这么好,请叫我雷锋. 摘要 现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-
转自:https://baike.baidu.com/item/RPKM/1197657 均反应基因的表达水平 1.RPKM的计算公式 分母是总共比对到这个基因的reads的数目(条 为单位),分母是:比对上的reads的总数(百万条为单位):外显子的长度也就是基因的长度(KB为单位). 2.举个计算的例子 3.为什么需要这样计算呢? Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads 具体含义是:每百万reads中来自于某基因每千
异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 无法向会话状态服务器发出会话状态请求.请确保 ASP.NET State Service (ASP.NET 状态服务)已启动,并且客户端端口与服务器端口相同.如果服务器位于远程计算机上,请检查HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\aspnet_state\Parameters\AllowRemoteConnec
前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT