FPKM在很久之前的应用比较多，现在用TPM比较多，可以将FPKM先转化为TPM，再进行log2(TPM + 1)处理，这样就是适用于Limma包差异分析的数据。 但不推荐这样做，现在有很多可以直接用count值进行计算的R包，可以学习一下，比较一下区别选择合适的工具。

在基因表达分析中，log2FC（log fold change）是一个很关键的评估指标，它用于衡量在不同组别间基因表达量的差异程度。 在做分析过程中，log2FC经常被用于筛选差异表达基因。

fpkm为基因表达量的值，测序结果通常给出测出的所有基因的表达量值，通常FPKM值横跨10^-2到10^4六个 数量级。 样本组1、2某基因的“log2”为log2 4.55=2.18>1,所以，该基因在样本组1、2之间属于差异基因。 差异基因中 log2 fc 和 fpkm的区别fpkm为基因表达量的值，测序结果通常给出测出的所有基因的表达量值，通常FPKM值横跨10^-2到10^4六个数量级。 FC为两样本（组）基因间的比值，在转录组测序中，早期样本组1，某基因平.

2024年2月6日 · FPKM/RPKM：全称为Fragment/Reads per kilo base of transcript per million mapped reads，意思为每百万fragment或reads获得对应基因的1000 bp转录本包含的reads数。 这一指标对基因长度和样本内总文库大小进行的充分的考虑，但并不能区分各样本文库之间的差别，因此TPM对其进行了优化。

纵坐标是FPKM的log值。 有些基因的FPKM值比较大，看上去不直观，所以取对数，更方便查看。 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。

2017年3月27日 · First, you have to divide the FPKM of the second value (of the second group) on the FPKM of the first value to get the Fold Change (FC). then, put the equation in Excel =Log(FC, 2) to get...

2024年4月16日 · FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）是一种用来估计基因表达水平的方法，常用于RNA-seq数据分析。FPKM做差异表达分析可以帮助我们发现在不同条件下（例如疾病状态与健康状态）基因的表达差异。

2024年3月22日 · FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）是一种常用的基因表达量单位，用于衡量基因在转录组中的相对表达水平。该代码将count数据通过计算公式转换为FPKM值，并将结果保存为CSV文件。引用[2]中的代码是将FPKM格式转换 …

2025年1月7日 · 1.cpm的转换最为简单：（进行了log转换） # exprSet是count表达矩阵 # 一句代码搞定 exprSet = log2(edgeR::cpm(exprSet)+1) 2.其他形式较为复杂，这里依赖DGEobj.utils中的convertCounts函数

FPKM: FPKM的全称为Fragments Per Kilobase Million，Fragments Per Kilobase of exon model per Million mapped fragments (每千个碱基的转录每百万映射读取的fragments)。 通俗讲，把比对到的某个基因的Fragment数目，除以基因的长度，其比值再除以所有基因的总长度。 注意，这里的基因长度是指基因外显子的总长度。 RPKM: Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads (每千个碱基的转录每百万映射读取的reads)； RPKM通常用于单端测序，FPKM …