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连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！ 他前面的分享是： Counts FPKM RPKM TPM CPM 的转化 获取基因有效长度的N种方下面是他对我们b站转录组视频课程的详细笔记 
本节概览： 从featureCounts输出文件中获取counts与TPM矩阵: 读取counts.txt构建counts矩阵；样品的重命名和分组；counts与TPM转换；基因ID转换；初步过滤低表达基因与保存counts数据 从salmon输出文件中获取counts与TPM矩阵: 用tximport包读取quant.sf构建counts与TPM矩阵；样品的重命名和分组；初步过滤低表达基因与保存counts数据承接上节RNA-seq入门实战（二）：上游数据的比对计数——Hisat2与Salmon之前已经得到了featureCounts与Salmon输出文件（counts、salmon）和基因ID转化文件（g2s_vm25_gencode.txt、t2s_vm25_gencode.txt)。 一般为了对样品进行分组注释我们还需要在GEO网站下载样品Metadata信息表SraRunTable.txt，接下来就需要在R中对输出结果进行操作，转化为我们想要的基因表达counts矩阵。
image.png 一、从featureCounts输出文件中获取counts矩阵 1. 读取counts.txt构建counts矩阵，进行样品的重命名和分组 ###环境设置 rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(tidyverse) # ggplot2 stringer dplyr tidyr readr purrr tibble forcats library(data.table) #多核读取文件 setwd("C:/Users/Lenovo/Desktop/test") #### 对counts进行处理筛选得到表达矩阵 #### a1 |
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