通常我们会对tpm值进行取对数、 正态标准化 和 0-1标准化。 【对数转换】 取对数时，我们经常在论文中看到log2（tpm+1)，实质上这个底数我们可以取2，也可以取e或10.

2022年6月28日 · log化的TPM能做差异分析吗？ 首先，最好使用原始计数数据而不是标准化数据。 使用log2TPM进行差异分析时应采用无参方法，无参方法不考虑样本分布。

2024年7月13日 · IOBR包中的count2tpm 函数 只能进行tpm转化 (github上搜了这个R包内容似乎没有转化为其他数据格式的函数了)。 用默认的方式进行运算得到的结果存在一定的偏差，而且我个人觉得这个偏差有点大...

2024年10月24日 · TPM代表“每百万转录本中的转录本数”（Transcripts Per Million），它也是一种标准化的基因表达量度，在表达量的计算和比较中比FPKM更常用。 计算每个基因在样本中的读取数，并将其除以基因的长度，得到“每单位长度的读取数”（Reads Per Kilobase, RPK）。 将所有基因的RPK相加，得到样本中所有基因的总RPK值。 将每个基因的RPK除以样本总RPK值，然后乘以一百万，得到TPM值。 FPKM （Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped …

2022年3月16日 · GTEx （Genotype-Tissue Expression，基因型-组织表达）数据库，研究从来自449名生前 健康的人类捐献者 的7000多份尸检样本，涵盖44个组织（42种不同的组织类型），包括31个实体器官组织、10个闹分区、全血、2个来自捐献者血液和皮肤的细胞系，作者利用这些样本研究基因表达在不同组织和个体中有何差异。 GTEx 对几乎 所有转录基因的基因表达模式进行了观察，从而能够确定基因组中影响基因表达的特定区域。 此外，合并GTEx与TCGA数据库数 …

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。

2023年2月14日 · 当然log2之后的tpm也可以用于后续的各种分析，你去pubmed搜一下就知道，大把文章用的都是log2 (tpm+1)这种，当然你用log后的tpm做差异分析 (limma包)也是可以的 (不推荐)，可以多看看文献~

2019年1月11日 · TPM (Transcripts Per Million) refers to how much RNA is present in a sample. For example, a Log2 TPM of 9 means that for every million transcripts in your sample, 2^9 of them are from gene A. It is the expression level of gene A in a sample. Log2Foldchange describes how one sample is different from another.

2024年4月6日 · 众所周知，正常的单细胞数据应该给我们提供count，但偏偏有一些数据是特殊的，给的是tpm数据。 准确来说应该是log2 (tpm/10+1)

2021年4月27日 · 取对数时，我们经常在论文中看到log2（tpm+1)，实质上这个底数我们可以取2，也可以取e或10. 之所以不用log2 (tpm)是因为很多时候我们得到不少基因在某些sample中没有表达，即tpm值为0，而对数的真数不能为0，于是，一般的，我们会进行log2 (tpm+1)来处理。