RNA-Seq归一化问题
RNA-Seq归一化问题是处理和分析高通量测序数据时的关键步骤。这个过程的目的是消除样本间测序深度和技术偏差，以确保数据可比性，让基因表达量的比较更加准确和有意义。
常见的归一化方法有：
1.FPKM (Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)
用于单样本基因表达量的归一化，通过考虑测序深度和基因长度的影响来计算。
2.TPM (Transcripts Per Million)
类似于FPKM，但在计算每个基因的归一化读数前先进行所有基因的归一化，使得归一化读数在不同样本间是可比的。
3.RPKM (Reads Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)
和FPKM类似，但用于单端读序列数据的归一化。
4.TMM (Trimmed Mean of M values)
用于多样本间的归一化，通过剔除最高和最低表达基因后计算所有基因表达量的平均值，根据这个平均值调整样本间的尺度。
5.Quantile normalization
将所有样本的分布调整到相同，使它们在统计属性上相似。
6.DESeq / DESeq2
通过模型估计大小因子进行归一化，并对基因表达进行差异分析。
归一化对于下游分析，比如差异表达基因的识别，是非常关键的。不同的归一化方法可能对分析结果有显著影响，因此选择适合特定数据集和研究目的的归一化方法非常重要。
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