RNA-seq数据预处理方法，statQuest的3个最新视频，https://statquest.org/video-index/
先说结论：
1、学术界已经不再推荐RPKM、FPKM；
2、比较基因的表达丰度，例如哪个基因在哪个组织里高表达，用TPM做均一化处理；
3、不同组间比较，找差异基因，先得到read counts，然后用DESeq2或edgeR，做均一化和差异基因筛选；如果对比某个基因的KO组和对照，推荐DESeq2。
如果找公司做RNA-seq数据处理，计算表达量时，记得要read counts。
RPKM/FPKM、TPM，不再用RPKM/FPKM，现在推荐用TPM。一表看懂TPM更适合比较同一基因在不同sample间表达丰度的差异
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本文标题：TPM、read counts、RPKM/FPKM你选对了吗？
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/xyogphtx.html
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