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還想用FPKM做差異分析?快醒醒!

2021-01-27

很多小(xiao)伙(huo)伴拿(na)到轉錄(lu)組結果(guo),都會有一個大(da)大(da)的疑(yi)問(wen),明明上一步已經計算了(le)FPKM了(le),為什么差異分析還是用readcount來做,我想用FPKM行不行?

這里,鄭重地回答你(ni):不可以且沒必要!你(ni)熟悉的DESeq,DESeq2和EdgeR都(dou)表示不同意!他們都(dou)只認readcount!

首先,先讓(rang)你(ni)和(he)老朋友(you)FPKM再(zai)重(zhong)新熟悉一(yi)(yi)下:由于不(bu)同樣(yang)品(pin)(pin)過濾后獲得的(de)數(shu)據(ju)量(liang)(liang)是(shi)(shi)不(bu)可能完全一(yi)(yi)致(zhi)的(de),不(bu)同基(ji)因(yin)長度(du)(du)也有(you)很大差(cha)異。因(yin)此(ci)為了(le)能夠在樣(yang)品(pin)(pin)內比(bi)較基(ji)因(yin)的(de)表達量(liang)(liang),需要采(cai)用FPKM 對表達量(liang)(liang)進(jin)行標準化(Normalization):FPKM(Fragments Per Kilobase Million),為每百萬 Reads 中來(lai)自某一(yi)(yi)基(ji)因(yin)每千(qian)堿基(ji)長度(du)(du)的(de) Reads 數(shu)目,是(shi)(shi)一(yi)(yi)種普遍采(cai)用的(de)基(ji)因(yin)表達量(liang)(liang)標準化方法(fa),這種方法(fa)同時考慮了(le)測序深度(du)(du)和(he)基(ji)因(yin)長度(du)(du)對基(ji)因(yin)表達量(liang)(liang)計數(shu)的(de)影(ying)響(xiang)。其計算公式如下(xia):

圖片4.png


 敲黑(hei)板!FPKM考慮到基(ji)因長度(du)對基(ji)因表達量計數的影響,但是在(zai)進行差異分析(xi)時,同(tong)一(yi)個基(ji)因在(zai)不(bu)(bu)同(tong)樣本中的表達差異根(gen)本不(bu)(bu)需要考慮這(zhe)條(tiao)基(ji)因的長度(du)!!!差異分析(xi)需要均(jun)一(yi)化的是不(bu)(bu)同(tong)處(chu)理(li)中的基(ji)因,FPKM均(jun)一(yi)化的則是這(zhe)個樣本中的所有基(ji)因,硬要讓(rang)FPKM去(qu)做(zuo)不(bu)(bu)屬于他的工(gong)作,小心出現(xian)大問題!口說(shuo)無憑,這(zhe)里(li)我們隨機抽取(qu)了同(tong)一(yi)個項(xiang)目(mu)的兩組(zu)幸運數據(ju),每組(zu)3個重復,直接來驗證一(yi)下:

圖片1.png


 同樣的(de)(de)兩組數據,我們分別用(yong)readcount和FPKM進行差(cha)異分析,分別得到了324個和275個“差(cha)異基因”,光看數目是(shi)不是(shi)好像差(cha)別不大?可是(shi)這些(xie)基因中,只有123個是(shi)相同的(de)(de),所以(yi)如果你用(yong)FPKM強行做了差(cha)異分析,那么得出的(de)(de)結果,可與用(yong)readcount的(de)(de)差(cha)異分析結果大相徑庭。你以(yi)為(wei)得到的(de)(de)是(shi)孫悟空(kong),其實根(gen)本(ben)就是(shi)披著孫悟空(kong)馬(ma)甲(jia)的(de)(de)六耳獼猴!

圖片2.png


 這里可能小伙(huo)伴又(you)疑惑(huo)了起(qi)來,FPKM又(you)不(bu)能做差異,我要(yao)他有什么用???

No No No,想(xiang)要(yao)(yao)(yao)比(bi)較同一個樣本中所有(you)基因(yin)誰的(de)表達量更(geng)高更(geng)強(qiang),還(huan)是(shi)要(yao)(yao)(yao)FPKM出(chu)馬。以及你熟(shu)悉(xi)的(de)樣品相(xiang)關性(xing)分析、熱圖和WGCNA,他們(men)通(tong)通(tong)都需要(yao)(yao)(yao)FPKM的(de)支持(chi)!

因此,分析中無論是(shi)(shi)選用FPKM,還是(shi)(shi)readcount,都(dou)是(shi)(shi)經過統計(ji)學家,軟(ruan)件(jian)開發(fa)人員和(he)分析人員的(de)反復(fu)驗證,深思(si)熟慮選用的(de),所以如果你的(de)結果還是(shi)(shi)不太滿意,是(shi)(shi)不是(shi)(shi)也想(xiang)(xiang)想(xiang)(xiang)實(shi)驗?


 以上結(jie)果(guo)僅供參考(kao)!