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some transcripts quantification brief comprehensions

时间:2018-06-25 14:57:13      阅读:220      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:复杂   width   ant   mil   使用   training   软件   efi   mapped   

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Some biases in the standard rnaseq analysis

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 有参拼接:Stringtie 、 Cufflinks and Traph

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flow network algorithm : maximal and minimal methods respectively

 无参组装:Trinity

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clustering by K-mers

salmon: as for now the best performance software 

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DAG:有向无环图 

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bagging是减少variance,而boosting是减少bias

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High variance 是model过于复杂overfit,记住太多细节noise,受outlier影响很大;high bias是underfit,model过于简单,cost function不够好。
A- bagging随机选取data的subset,outlier因为比例比较低,参与model training的几率也比较低,所以bagging降低了outliers和noise对model的影响,所以降低了variance。
B-boosting参zh Bright的答案,minimize loss function by definition minimize bias.
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Streaming fragment assignment for real-time analysis of sequencing experiments

流形碎片的实时测序实验

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TIPS:

在估计丰度时候很容易用错或者是正确使用与否是很关键的一步:

RPKM:Reads Per Kilobase of exon modelper Million mapped reads (每千个碱基的转录每百万映射读取的reads),主要用来对单端测序(single-end RNA-seq)进行定量的方法。
RPKM= total exon reads/ (mapped reads (Millions) * exon length(KB))

 

FPKM:

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),主要是针对pair-end测序表达量进行计算

 

TPM:

Transcripts Per Kilobase of exonmodel per Million mapped reads (每千个碱基的转录每百万映射读取的Transcripts),优化的RPKM计算方法,可以用于同一物种不同组织的比较。
TPM (推荐软件,RSEM) 的计算公式:

TPMi={( Ni/Li )*1000000 } / sum( Ni/Li+……..+ Nm/Lm )

 

CPM/RPM:

Reads/Counts of exon model per Million mapped reads (每百万映射读取的reads).
RPM的计算公式:
RPM=total exon reads / mapped reads (Millions)

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/beckygogogo/p/9223911.html

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