RNA-Seq歸一化問題
RNA-Seq歸一化問題是處理和分析高通量測序資料時的關鍵步驟。這個過程的目的是消除樣本間測序深度和技術偏差，以確保資料可比性，讓基因表達量的比較更加準確和有意義。
常見的歸一化方法有：
1.FPKM (Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)
用於單樣本基因表達量的歸一化，透過考慮測序深度和基因長度的影響來計算。
2.TPM (Transcripts Per Million)
類似於FPKM，但在計算每個基因的歸一化讀數前先進行所有基因的歸一化，使得歸一化讀數在不同樣本間是可比的。
3.RPKM (Reads Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)
和FPKM類似，但用於單端讀序列資料的歸一化。
4.TMM (Trimmed Mean of M values)
用於多樣本間的歸一化，透過剔除最高和最低表達基因後計算所有基因表達量的平均值，根據這個平均值調整樣本間的尺度。
5.Quantile normalization
將所有樣本的分佈調整到相同，使它們在統計屬性上相似。
6.DESeq / DESeq2
透過模型估計大小因子進行歸一化，並對基因表達進行差異分析。
歸一化對於下游分析，比如差異表達基因的識別，是非常關鍵的。不同的歸一化方法可能對分析結果有顯著影響，因此選擇適合特定資料集和研究目的的歸一化方法非常重要。
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