6 Normalisierungen: Difference between revisions

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Normalisierungen der RNASeq-Daten sind notwendig, um diese vergleichbar machen zu können und die tatsächliche Genexpression quantifizieren zu können.  
Normalisierungen der RNASeq-Daten sind notwendig, um diese vergleichbar machen zu können und die tatsächliche Genexpression quantifizieren zu können.  
==RPKM==
==RPKM==
RPKM steht für 'Reads per kilobase of transcript per Million mapped reads'
RPKM steht für 'Reads per kilobase of transcript per Million mapped reads' <br>
<math> RPKM =  \frac{ c_\text{i}}{L_\text{i} \cdot N} </math>
==TPM==
==TPM==
TPM steht für 'Transcripts per Million'
TPM steht für 'Transcripts per Million' <br>
<math>  TPM =  \frac{ c_\text{i}}{L_\text{i}}  \cdot  \dfrac {1}{\sum_\text{n} \dfrac {c_\text{n}}{L_\text{n}}}  \cdot 10^6 </math>
 
==TMM==
==TMM==
TMM steht für 'Trimmed mean of M-values normalization method'
TMM steht für 'Trimmed mean of M-values normalization method'

Revision as of 16:27, 3 June 2019

Auf dieser Seite sind die Themen zusammengeführt, die in Vorlesung 5 am 16.05.2019 behandelt wurden.

Normalisierungen

Normalisierungen der RNASeq-Daten sind notwendig, um diese vergleichbar machen zu können und die tatsächliche Genexpression quantifizieren zu können.

RPKM

RPKM steht für 'Reads per kilobase of transcript per Million mapped reads'
[math]\displaystyle{ RPKM = \frac{ c_\text{i}}{L_\text{i} \cdot N} }[/math]

TPM

TPM steht für 'Transcripts per Million'
[math]\displaystyle{ TPM = \frac{ c_\text{i}}{L_\text{i}} \cdot \dfrac {1}{\sum_\text{n} \dfrac {c_\text{n}}{L_\text{n}}} \cdot 10^6 }[/math]

TMM

TMM steht für 'Trimmed mean of M-values normalization method'

[math]\displaystyle{ M_\text{gk}^\text{k`} = log_2 \dfrac { \dfrac {Y_\text{gk}}{N_\text{k}}}{ \dfrac {Y_\text{gk`}}{N_\text{k`}}} }[/math]


[math]\displaystyle{ log_2 (TMM_\text{k}^\text{k`}) = \frac{ \underset {g \in G}{\sum} W_\text{gk}^\text{k´} \cdot M_\text{gk}^\text{k´}} { \sum_{g \in G} W_\text{gk}^\text{k´}} }[/math]



[math]\displaystyle{ W_\text{gk}^\text{k`} = \frac{ N_\text{k} - Y_\text{gk}}{N_\text{k} \cdot Y_\text{gk}} + \frac{ N_\text{k`} - Y_\text{gk`}}{N_\text{k`} \cdot Y_\text{gk`}} }[/math]


Der Spaß hier wird morgen erweitert, hab mich nur mit den Formeln vertraut gemacht :D _ Vero