RPKM、FPKM 和 TPM cpm

发布时间:2023年12月27日

落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的reads数目就会相对越多。而为了比较不同样本中不同基因的表达量,就去除测序深度和基因长度的的影响。采用了两个标准化:reads数标准化和长度标准化

一,计算并不复杂,记住测序深度和基因长度就OK

RPKM、FPKM 和 TPM这三个指标试图标准化测序深度和基因长度。以下是您如何为 RPKM 执行此操作:

  1. 计算样本中的总读数并将该数字除以 1,000,000——这是我们的“每百万”比例因子。
  2. 将读取计数除以“每百万”比例因子。这使测序深度标准化,为您提供每百万读数 (RPM)
  3. 将 RPM 值除以基因的长度,以千碱基为单位。这为您提供 RPKM。

FPKM 与 RPKM 非常相似。RPKM 是为单端 RNA-seq 制作的,其中每个读数对应一个已测序的片段。FPKM 是为配对末端 RNA-seq 制作的。使用配对末端 RNA-seq,两个读数可以对应一个片段,或者,如果对中的一个读数没有映射,一个读数可以对应一个片段。RPKM 和 FPKM 之间的唯一区别是 FPKM 考虑到两个读取可以映射到一个片段(因此它不会将该片段计算两次)。

TPM 与 RPKM 和 FPKM 非常相似。唯一的区别是操作顺序。以下是计算 TPM 的方法:

  1. 将读取计数除以每个基因的长度(以千碱基为单位)。这为您提供了每千碱基 (RPK) 的读数。
  2. 计算一个样本中的所有 RPK 值并将这个数字除以 1,000,000。这是您的“每百万”比例因子。
  3. 将 RPK 值除以“每百万”比例因子。这为您提供了 TPM。

测序的度量单位

在RNA-Seq中,我们通常使用RPKM(全称为Reads Per Kilobase Million)或FPKM(Fragments Per Kilobase Million)来进行均一化,这些均一化的数据(normalized data)主要解决两个问题:

  1. 测序深度(这个是指Million这一部分,侧重于数量),我们知道,测序深度越高,那么比对到基因上的reads数就越多;
  2. 基因的长度(这个指的是Kilobase这一部分,侧生于长度),我们知道,一个基因越长,那么比对到这个基因上的reads数就越多。

不过现在我们还使用TPM(全称为Transcripts per million)来作为均一化后的基因的表达单位,如下所示:

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为了能够更好的区分这三个单位,即RPKM,FPKM和TPM,我们就通过一个简单的案例来说明一下,在这个案例中,我们一共有3个重复,分别为Rep1,Rep2和Rep3,检测了4个基因,分别为A,B,C,D,如下所示:

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从上面的图表可以发现,Rep3的reads数比其它的2个更多,如下所示:

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我们再看一下基因B,它的长度(4kb)是基因A(2kb)的2倍,这个或许就可以说明为什么基因B的reads数是基因A的reads数的2倍了,如下所示:

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RPKM

RPKM的全称为Reads Per Kilobase Million,中文翻译就是每千个碱基的转录每百万映射读取的reads数

现在我们使用RPKM来均一化这些数据,如下所示

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均一化的步骤如下所示

第一步:均一化read深度。

我们计算一下某个重复的总reads数,然后用它们除以10,这里我们只是简单地模拟一下,真正的应该是除以1000000,因为RPKM的M指的就是million,是百万,但如果要除以1百万的话,小数点太多,不太直观,如下所示:

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现在就得到了总reads数除以10的结果,分别为3.5,4.5,10.6,此时,再用每个基因对应的reads数除以相应的前面结果,例如对于Rep1中的基因A来说,就是使用10除以3.5,也就是2.86,得到的这个单位我们称之为RPM,也就是reads per million,如下所示:

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第二步:均一化基因长度。

在这一步骤中,我们需要对基因的长度进行均一化,如下所示:

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此时,用RPM的数值除以每个基因的长度,例如,对于Rep1的基因A来说,就是2.86,基因A的长度是2kb,那么这个数值就是2.86除以2等于1.43,这就是RPKM,如下所示:

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现在我们看一下RPKM的效果,在均一化之前的数据与均一化之后的数据,我们可以发现,经过均一化后的数据,每个重复里的每个基因的RPKM就非常接近了,如下所示:

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FPKM

FPKM的全称为Fragments Per Kilobase Million,对应的中文就是每千个碱基的转录每百万映射读取的fragments。FPKM与RPKM的计算非常接近,其中区别就在于一个是FPKM的Fragemnts,而RPKM则是reads。

另外,RPKM通常用于单端测序,FPKM常用于双端测序,如下所示:

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在RNA-Seq中,我们建库时会把DNA打断成小片段(fragment),两端加上接头,然后测序。

如果是单端测序,那么一个fragmetns就对应了一条read,如下所示:

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如果是双端测序,那么一条fragments就对应两条reads,当然,有时候双端测序也有可能出现一条fragment对应一条read(另外一条read有可能会因为质量低而被剔除),FPKM就保证了,一条fragment的两条reads不会被统计2次,如下所示:

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也就是说FPKM是以fragment为准,而不是以reads数为准,它们的计算方式是一样的。

TPM

TPM的全称为Transcripts per million,中文就是每百万条reads的转录本。我们现在还以原来的案例,看一下TPM是如何计算的。

第一步:均一化基因长度。

每个重复中的每个基因的reads数除以该基因的长度,对于Rep1的基因A来说,就是10除以2,也就是5,也叫RPK,如下所示:

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第二步:均一化测序深度。

先计算出一个重复中总的RPK之和,然后除以10,对于Rep1来说,总的RPK是15,除以10就是1.5,如下所示:

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然后再用每个基因的RPK除以上面计算出来的数值,对于Rep1的基因A来说,就是5除以1.5,即3.33,如下所示:

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经过TPM这样的均一化后,我们可以发现,这3个重复的数值就比较接近了。

TPM和RPKM的区别

我们比较一下RPKM与TPM均一化扣的结果,如下所示:

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TPM和RPKM(FPKM)都是基于基因的长度与测序深度进行均一化的,但是它们也有所不同。我们看一下,对于每个重复来说,它们的总TPM和RPKM的数据数据之间的是存在一定差异的,如下所示:

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对于RPKM来说,每个重复的总RPKM值不一样,分别是4.29,4.5和4.25。

对于TPM来说,每个重复的总TPM是相同的,都是10(也就是说总的TPM)。

我们再来看一下这两种的差异有何重要意义。

我们先看下面的3个饼图,每个饼图的有大小相同,数值都是10。从中我们可以发现,对于同样的饼图来说,一份3.33的扇形(它代表了Rep1中的基因A)肯定比一份3.32的扇形(它代表了Rep2中的基因A)要大。而TPM就能发现这种3.33和3.32的这种差异,我们可以看到,在Rep1的总reads数中,比对到基因A上的reads数的比例肯定比Rep3中相应的比例要高,如下所示:

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为什么会出现这种差异,我们可以再看上图,我们可以发现,在Rep3中,比对到基因D上的reads数所占的比例要大于Rep1中,比对到基因D的reads数的比例。通过TPM我们更容易发现,在每个重复中,比对到哪些基因上的reads更高或更低。

而对于RPKM这种均一化来说,很难比较比对到哪个基因上的总reads高,因为每个重复的总reads数都不同,也就是说这个饼图形的大小都不一样,如下所示:

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还看上图,对于Rep1中的基因A来说,它的RPKM是1.43,而在Rep3中,基因A的RPKM是1.42,那么我们不能直接说在Rep1中,比对到基因A上的总Reads数大于Rep3中基因A的总Reads数,也就是无法直接说在Rep1中基因A的转录水平高于Rep3中基因A的转录水平,因为Rep1和Rep3的总RPKM不同。

而对于TPM就不一样,每个重复的总TPM是一样的,这样很容易比较相同基因在不同的重复中的转录水平高低。由于RNA-Seq主要是研究基因的转录水平,也就是说研究基因的转录本的reads的相对比例,因此使用TPM更加合理,如下所示:

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CPM

有的时候还需要做到CPM,CPM的计算流程为:①总reads数除以100万;②用每个样本中的每个基因对应的reads数再除以①中的数字,就是CPM。

总reads数除以100万主要是为了方便计算CPM,否则CPM的数值会非常小,不方便,如下所示:

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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。在某些RNA-seq文章或一些软件输出结果中(如edgeR)会出现。CPM只对read count相对总reads数做了数量的均一化。当如果想进行表达量的基因间比较,则就需要考虑基因长度的不同。如果进一步做长度的均一化,就是RPKM。

参考

StatQuest学习笔记24——RPKM FPKM TPM - 简书 (jianshu.com)

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/135229861
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