6 Normalisierungen

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'.

Formel	Parameter
[math]\displaystyle{ RPKM = \frac{ c_\text{i}}{L_\text{i} \cdot N} }[/math]	ci = Anzahl an ausrichtbaren reads für ein Transkript 'i' Li = Länge des Transkripts/Gens 'i' in Kbp N = Gesamtanzahl an ausrichtbaren reads in Millionen

Beispiel:

TPM

TPM steht für 'Transcripts per Million'.

Formel	Parameter
[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]	ci = Anzahl an ausrichtbaren reads für ein Transkript 'i' Li = Länge des Transkripts/Gens 'i' in Kbp N = Gesamtanzahl an ausrichtbaren reads in Millionen

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