关于FPKM和TPM

FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）和TPM（Transcripts Per Million）都是RNA-seq数据中用于标准化基因表达量的指标，它们有以下区别和联系：

主要区别

计算顺序不同：

• FPKM：先按测序深度标准化，再按基因长度标准化
• TPM：先按基因长度标准化，再按测序深度标准化

数学表达：

• FPKM = (Fragment count × 10⁹) / (基因长度 × 总mapped reads数)
• TPM = (Fragment count / 基因长度) × 10⁶ / (所有基因的 Fragment count/基因长度 之和)

样本间比较性：

• FPKM：不同样本的FPKM总和可能不同，样本间比较存在偏差
• TPM：每个样本的TPM总和都等于1,000,000，样本间更具可比性

主要联系

1. 相同目的：都是为了消除基因长度和测序深度对表达量的影响
2. 相关性强：同一样本内，FPKM和TPM高度相关
3. 适用场景：都适用于转录组测序数据分析
4. 转换关系：可以通过公式相互转换

应用建议

• 样本内比较：FPKM和TPM都可以使用
• 样本间比较：推荐使用TPM，因为其标准化特性更好
• 差异表达分析：通常使用原始counts数据配合DESeq2等工具
• 功能富集分析：可以使用TPM作为表达量指标

总的来说，TPM在多样本比较中更具优势，是目前更推荐的标准化方法。