RNA-seq数据计数矩阵标准化

7种常见的标准化方法，它们分别是：

1. Total count，TC
2. Upper Quartile, UQ
3. Median, Med
4. DESeq:前提假设大多数基因不是差异表达的基因，该方法可使用DESeq Bioconductor package。
5. Trimmed Mean of M-values(TMM): 前提假设大多数基因不是差异表达的基因，该方法可使用edgeR Bioconductor package。
6. Quantile (Q):可使用Bioconductor包limma的normalizaQuantiles()功能。
7. Reads Per Kilobase Per Million mapped reads (RPKM)，可使用cufflinks。

所有这些方法又可根据其原理而分为两类，第一类基于库的大小(TMM，DESeq)，第二类基于read数目的分布(TC，UQ，Med，Q，RPKM)。

第一类中的TMM，DESeq的前提假设都是大多数基因的表达是没有差异的，然后，基于这个假设根据均值，或者中值，比例等提出一个标准化的因子进行标准化。

但是对于TMM这种方法，比例的计算是根据每次测序的数据和参考数据进行比较；而DESeq却是考虑了所有的样本。

第二类标准化的方法的前提则是read数目的分布应该具有相似性，或者是单四分位数(TC,Med,UQ,RPKM),或者是全部的四分位数(Q)。

http://www.biotrainee.com/thread-490-1-1.html

1. 最好的两种标准化方法：DESeq和edgeR的TMM

http://blog.genesino.com/2018/05/deseq2/
http://www.oebiotech.com/Mobile/MArticles/ghjsrnacxs.html
http://yangfangs.github.io/2016/04/10/RNAseq-edgeR-DEgenes-analysis/

• TMM scaling normalization for count matrix（TMM方法均一化count矩阵）
  　　分析模块，采用edgeR的TMM（trimmed mean of M-values）方法对测序片段计数矩阵（Count Matrix）进行标准化处理。
  　　如果不提供基因的长度信息文件，将只进行TMM标准化处理。
  　　如果提供基因的长度信息文件，将使用TMM方法将Count数据转换为FPKM数据，输出FPKM矩阵。

注：标准化处理之后的矩阵可用于PCA、热图、聚类分析等。

TMM方法均一化count矩阵

http://www.yunbios.net/h-nd-376.html
　　输入：
1、测序片段计数矩阵（Count Matrix）。
　　示例：

     T4    T5    T6    T7    T8    T9
BM590_A0001         565  505  843  286  247  1909
BM590_A0002         362  295  512  124  118  876
BM590_A0003         235  213  333  126  47     1021
BM590_A0004         291  325  447  404  878  1600
BM590_A0005         530  607  848  709  1194         2001
BM590_A0006         456  425  786  287  139  1857
BM590_A0007         21     16     27     1       3       26
BM590_A0008         282  252  425  85     46     843

---

2、基因长度信息文件（可选），其中第一列为基因名称、第二列为对应的序列长度。

示例：
BM590_A0001         1584
BM590_A0002         1131
BM590_A0003         1155
BM590_A0004         783
BM590_A0005         957

输出： TMM标准化处理后的矩阵（Matrix）。

示例：

     T4    T5    T6    T7    T8    T9
BM590_A0001         390.11      379.54      386.52      288.73      372.47      327.73
BM590_A0002         350.06      310.51      328.78      175.32      249.21      210.62
BM590_A0003         222.52      219.54      209.39      174.45      97.20        240.38
BM590_A0004         406.46      494.13      414.62      825.09      2678.41    555.67
BM590_A0005         605.70      755.09      643.55      1184.73    2980.14    568.58
BM590_A0006         306.72      311.16      351.08      282.26      204.19      310.56
BM590_A0007         263.99      218.94      225.39      18.38        82.37        81.27
BM590_A0008         284.78      277.01      285.01      125.51      101.45      211.67