转录组测序的表达量的两个归一化方向会影响差异分析吗

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众所周知，转录组测序后拿到的表达量矩阵通常是基因在样品的reads的数量，就是最原始的整数的counts矩阵啦。它有两个归一化方向，首先是样品方向的就是抹去各个样品的文库大小这个变量，然后是基因方向的就是抹去基因长度对表达量的影响。 如果是使用deseq2这样的包进行转录组测序的表达量的差异分析需要的是最原始的整数的counts矩阵即可，如果是做表达量热图，通常是使用归一化后的矩阵，可以是两个方向都做。如果仅仅是考虑文库大小就是cpm和rpm，如果同时考虑基因长度就是 FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads），以及tpm，让我们来理解一下： cpm和rpm是同一个概念 CPM和RPM是同一种基因表达量标准化方法，它们用于调整测序深度的差异，以便在不同样本之间进行比较，英文全称是： **CPM (Counts Per Million)**： **RPM (Reads Per Mil ………………………………