human
Selon cet article de blog célèbre, la longueur effective de la transcription est :
$\tilde{l}_i = l_i - \mu$
où $l_i$ est la longueur de la transcription et $\mu$ est la longueur moyenne du fragment. Cependant, la longueur typique du fragment est d'environ 300 pb. Que se passe-t-il lorsque la transcription $l_i$ est inférieure à 300 ? Comment calcule-t-on la longueur effective dans ce cas ?
Une question connexe : lors du calcul du FPKM d'un gène, comment choisir une transcription ? Choisissons-nous une transcription "canonique" (comment ?) ou combinons-nous les signaux de toutes les transcriptions pour obtenir un FPKM au niveau du gène
gpt
La longueur effective est $\tilde{l}_i = l_i - \mu + 1$ (notez le code R en bas de l'article de blog de Harold), ce qui est le cas lorsque $\mu 

En ce qui concerne le choix d'une transcription particulière, idéalement, on utiliserait une méthode comme salmon ou kallisto (ou RSEM si vous avez du temps à perdre). Sinon, vos options sont (A) choisir l'isoforme majeure (si elle est connue dans votre tissu et votre condition) ou (B) utiliser un "modèle de gène d'union" (sommer les longueurs d'exon non redondantes) ou (C) prendre la longueur médiane de la transcription. Aucune de ces trois options ne fait beaucoup de différence si vous comparez entre les échantillons, bien qu'elles soient toutes inférieures à une métrique salmon/kallisto/etc.

Pourquoi salmon et al. sont-ils de meilleures méthodes ? Ils n'utilisent pas de métriques arbitraires qui seront les mêmes d'un échantillon à l'autre pour déterminer la longueur de la fonction. Au lieu de cela, ils utilisent l'espérance maximale (ou quelque chose de similaire, car au moins salmon n'utilise pas réellement EM) pour quantifier l'utilisation individuelle des isoformes. La longueur effective du gène dans un échantillon est ensuite la moyenne des longueurs des transcriptions après pondération de leur expression relative (oui, il faut enlever $\mu$ là-dedans). Cela peut donc varier d'un échantillon à l'autre, ce qui est très utile si vous avez un changement d'isoforme entre les échantillons/groupes de telle manière que les méthodes A-C ci-dessus manqueraient (pensez aux cas où le changement se fait vers une transcription plus petite avec une couverture plus élevée... ce qui entraîne une réduction de la couverture/longueur dans les méthodes A-C).