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r - 将 TPM 数据转换为 Seurat 的读取计数

问题描述

我想用 Seurat 在 R 中进行分析，但为此我需要一个带有读取计数的计数矩阵。但是，我想使用的数据是在TPM中提供的，它不适合用作输入，因为我想与其他使用读取计数的分析进行比较。

有谁知道将 TPM 数据转换为读取计数的方法？

提前致谢！

标签： rseurat

解决方案

您需要总计数和基因（或转录本）长度来近似于该转换。有关反向操作，请参阅https://support.bioconductor.org/p/91218/。

从那个链接：

You can create a TPM matrix by dividing each column of the counts matrix by some estimate of the gene length (again this is not ideal for the reasons stated above).

x <- counts.mat / gene.length

Then with this matrix x, you do the following:

tpm.mat <- t( t(x) * 1e6 / colSums(x) )

Such that the columns sum to 1 million.

colSums(x)将是与 TPM 矩阵中的基因对齐的每个样本的计数，并且gene.length取决于用于读取摘要的基因模型。

因此，您可能不走运，并且可能最好还是使用诸如三文鱼或kallisto 之类的东西来从 fastq 文件中获取计数矩阵，如果这些文件可用，则基于您在数据中使用的基因或转录模型想比较一下。

如果您别无选择，只能使用 TPM 数据（不是很推荐），Seurat 也可以使用它 - 请参阅https://github.com/satijalab/seurat/issues/171。

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