从图上看，两个处理中50%基因的log10（FPKM）都就集中在大于0.8-1.8之间（这个数只是大概，纵坐标没有给出具体数值），平均log10（FPKM）大于1小于1.5的位置。log10（FPKM）最大值接近4，最小值在没有显示完整。 右边是密度分布图，侧重于描述log10（FPKM）的分布。

RPKM 是为 单端 RNA-seq 制作的，其中每个读数对应一个已测序的片段。 FPKM 是为 配对末端 RNA-seq 制作的。 使用配对末端 RNA-seq，两个读数可以对应一个片段，或者，如果对中的一个读数没有映射，一个读数可以对应一个片段。 RPKM 和 FPKM 之间的唯一区别是 FPKM 考虑到两个读取可以映射到一个片段（因此它不会将该片段计算两次）。 TPM 与 RPKM 和 FPKM 非常相似。 唯一的区别是操作顺序。 以下是计算 TPM 的方法： 将读取计数除以每个基因的长度（以 …

FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）是一种用来衡量 基因表达水平 的常用单位之一。 简而言之，FPKM表示基因表达量。 你提供的图展示了你的样品里不同表达量的基因的频数分布。

2015年7月9日 · FPKM is very similar to RPKM. RPKM was made for single-end RNA-seq, where every read corresponded to a single fragment that was sequenced. FPKM was made for paired-end RNA-seq. With paired-end RNA-seq, two reads can correspond to a single fragment, or, if one read in the pair did not map, one read can correspond to a single fragment.

FPKM: Fragments per kilobases of transcript per 1 million mapped reads. FPKM is calculated as follows: [number of fragments]/[(transcript length/1,000)/(total reads)/10 6)]. CPM: Counts per million. CPM does not account for gene or transcript length.

FPKM was made for paired-end RNA-seq. With paired-end RNA-seq, two reads can correspond to a single fragment, or, if one read in the pair did not map, one read can correspond to a single fragment. The only difference between RPKM and FPKM is that FPKM takes into account that two reads can map to one fragment (and so it doesn’t count this ...

2021年6月22日 · We compared the reproducibility across replicate samples based on TPM (transcripts per million), FPKM (fragments per kilobase of transcript per million fragments mapped), and normalized counts using coefficient of variation, intraclass correlation coefficient, and cluster analysis.

2024年11月15日 · FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）是一种用于度量基因表达量的标准化方法。 在转录组测序分析中，FPKM图通过将基因表达量划分为不同区间，对每个样品进行统计，从而直观展示出基因表达分布的概貌。

2014年7月16日 · Fragments per kilobase per million mapped fragments (FPKM) is essentially analogous to RPKM. The only difference being that rather than using read counts you are estimating abundance of gene transcripts in terms of fragments observed.

Plot FPKM distribution for all samples（FPKM分布曲线） 分析模块，输入 FPKM 矩阵，绘制样品表达量密度图。 一般而言，表达差异基因的数量只占整体基因的小部分，少量的差异表达基因对样品的表达量分布没有太大影响。