Count数据转换为TPM数据方法整理-常规方法、DGEobj.utils和IOBR包

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在正式分析之前，对于数据的处理是至关重要的，这种重要性是体现在很多方面，其中有一点是要求分析者采用正确的数据类型。 对于 芯片数据 ，原始数据 进行log2处理之后可以进行很多常见的分析 ，比如差异分析、热图、箱线图、PCA分析、生存分析、模型构建，聚类分析和相关性分析等。 对于 转录组数据 ，在上述的常见分析中 只有差异分析时需要采用count值 ， 其他的分析 是需要 采用log2后的cpm，tpm，fpkm，rpkm数据 。 除了上述的常规分析，在 使用不同R包 进行 分析之前务必浏览一下输入数据的要求 。 那么芯片数据还好说，毕竟后续进行log2处理后就可以做很多分析。但是转录组数据的可选项就比较多了。 但目前常用的只有tpm和cpm count数据转换为cpm数据非常简单 # exprSet是count表达矩阵 # 一句代码搞定 exprSet = log2(edgeR::cpm(exprSet)+ 1 ) 比较难 ………………………………