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RNA-seq：转录组测序分析——样本间相关性分析 - 知乎
根据各样本所有基因的表达值计算组内及组间样本的相关性系数，绘制成热图，可直观显示组间样本差异及组内样本重复情况。
表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值-腾讯云开发 . . .
归一化：将每个样本的特征值（在转录组中，特征值就是表达量）转换到同一量纲下，把表达量映射到特定的区间内，区间的上下限由表达量的极值决定，这种区间缩放法是归一化的常用方法。
【转录组07】样本表达分布、相关性分析 差异表达分析 - 简书
不仅可以看单个样本的表达趋势，还可以看多个样本的表达趋势；可以判断是否有异常的样本；图上不同样本的表达性就非常一致
转录组表达量的常规标准化方法（FPKM、RPKM、TPM . . .
在RNA-seq数据分析中，测序深度是评估样本表达量时的一个重要因素，因为它可以影响对基因表达水平的准确估计。 在进行不同样本间的表达量比较时，通常需要确保样本之间具有相似的测序深度，以避免因测序深度差异而造成的偏差。
转录组专题——关于样本重复性问题小技巧_生物体_样品_生物学
对于转录组数据，可以利用样本的表达谱来计算样本间的相关性，通过计算相关系数r来评估每组样本的生物重复性。 最常用的度量是Pearson和Spearman相关系数。 那么在实际分析中，这两种计算方式应该如何选择呢？ 我们首先简单了解二者的区别。
RNA-seq的标准化方法 - 《转录组学数据分析》 - 极客文档
对于RNA-seq而言，由于 技术误差， 测序深度不同， 基因长度不同，为了能够比较不同的样本，比较不同的基因的表达量，以及使表达水品分布符合统计方法的基本假设，就需要对原始数据进行标准化。
RNA-Seq数据标准化方法 - 知乎
当我们进行基因差异表达的分析时，往往是在多个样本中比较不同基因的表达量，如果不进行数据标准化，比较结果是没有意义的。
R语言如何将基因矩阵转化成log - 极客教程
在生物信息学领域中，我们经常需要对基因表达数据进行分析和处理。 其中，将基因表达矩阵转化为对数值是一种常见的操作，可以使数据更符合正态分布，方便后续的统计分析和可视化。
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