“1tpm”通常指每分钟1次的转速或频率，常用于描述设备运转速度等。
表达水平1tpm的含义
在生物医学领域，尤其是基因表达相关的研究和分析中，经常会遇到“表达水平1 TPM”这一术语，它对于理解基因的表达情况、进行不同样本间或不同条件下的基因表达比较等有着重要的意义，以下将对其进行详细的解释和阐述。
一、TPM的基本概念
定义：TPM（Transcripts Per Million）即每百万转录本，它是一种用于衡量基因表达水平的标准化指标，通过计算特定基因的转录本数量在总转录本中的占比来表示该基因的表达水平，以便能够对不同基因的表达量进行直接比较，如果一个基因的表达水平是10 TPM，这意味着在每百万个转录本中，有10个是该基因的转录本。
作用：TPM的主要作用在于消除因样本量、测序深度等因素导致的基因表达量差异，使得不同样本或不同实验条件下的基因表达数据具有可比性，在基因表达分析中，由于不同样本的细胞数量、RNA提取效率、测序数据量等可能存在很大差异，直接比较原始的转录本数量是不准确的，而TPM通过对转录本数量进行归一化处理，将这些因素的影响降到最低，从而能够更准确地反映基因的真实表达水平。
二、表达水平1 TPM的具体含义
相对表达量：表达水平1 TPM表示在给定的样本或实验条件下，该基因的转录本数量占总转录本数量的百万分之一，它是一个相对值，反映了该基因在整个转录组中的表达丰度，在一个细胞样本中，如果某个基因的表达水平是1 TPM，说明该基因的转录本数量相对较少；而如果另一个基因的表达水平是1000 TPM，则说明该基因的转录本数量相对较多，表达更为活跃。
与其他表达量指标的关系：除了TPM之外，还有一些其他常用的基因表达量指标，如RPKM（Reads Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）和FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped fragments），与RPKM和FPKM相比，TPM不考虑基因长度的因素，只关注转录本的数量占比，因此在某些情况下可能更能直观地反映基因的表达水平，对于两个长度不同的基因，即使它们的RPKM或FPKM值相同，但由于长度不同，其实际的转录本数量可能并不相同；而TPM则可以直接反映出它们在总转录本中的相对比例。
三、计算方法
步骤一：计算总转录本数：首先需要确定样本中的总转录本数量，这通常通过对RNA - Seq数据进行分析和处理得到，包括将测序得到的短序列（reads）比对到参考基因组上，统计比对到每个基因上的reads数量，然后根据基因的长度和reads的覆盖情况等信息计算出每个基因的转录本数量，最后将所有基因的转录本数量相加，得到总转录本数。
步骤二：计算单个基因的TPM值：对于每个基因，将其转录本数量除以总转录本数，再乘以10⁶，即可得到该基因的TPM值，如果某个基因的转录本数量为5000，总转录本数为500,000,000，那么该基因的TPM值为：(5000 / 500,000,000) × 10⁶ = 10 TPM。
四、应用场景
差异表达基因分析：在研究不同生理状态、疾病状态或不同处理条件下的基因表达变化时，通过比较不同样本间的TPM值，可以筛选出差异表达基因，在肿瘤组织和正常组织中，某些基因的TPM值可能会显著升高或降低，这些差异表达基因可能与肿瘤的发生、发展密切相关，为疾病的诊断和治疗提供了潜在的靶点。
基因共表达网络分析：TPM值还可以用于构建基因共表达网络，通过分析多个基因在不同样本中的TPM值之间的相关性，可以发现一些基因之间存在协同表达或共调控的关系，从而揭示基因之间的相互作用机制和生物学过程。
五、局限性
受测序深度影响：虽然TPM是一种标准化的表达量指标，但它仍然受到测序深度的影响，如果测序深度不够，可能会导致一些低表达的基因无法被准确检测到，从而影响TPM值的准确性，在进行基因表达分析时，需要确保足够的测序深度，以获得可靠的数据。
无法反映蛋白质表达水平：TPM值只能反映基因的转录水平，而不能直接反映蛋白质的表达水平，由于转录后调控、翻译调控等因素的影响，基因的转录本数量与其编码的蛋白质数量之间并不总是呈正相关，在研究蛋白质的功能和表达时，还需要结合其他技术手段，如蛋白质免疫印迹（Western Blot）等，来综合分析基因的表达情况。
| 指标 | 定义 | 计算公式 | 优点 | 局限性 |
| TPM | 每百万转录本 | （某基因转录本数量 / 总转录本数）× 10⁶ | 标准化指标，可直接比较不同基因表达水平 | 受测序深度影响，无法反映蛋白质表达水平 |
| RPKM | 每百万碱基测序深度下的reads数 | RPKM = （总reads数中比对到某基因外显子区域的reads数 / 基因外显子长度）/ （总reads数中比对到所有基因外显子区域的reads数 / 所有基因外显子长度之和）× 10³ | 考虑了基因长度因素，能更准确地反映基因表达水平 | 计算相对复杂，受基因结构和测序质量影响 |
| FPKM | 每百万碱基测序深度下的fragments数 | FPKM = （总fragments数中比对到某基因外显子区域的fragments数 / 基因外显子长度）/ （总fragments数中比对到所有基因外显子区域的fragments数 / 所有基因外显子长度之和）× 10³ | 类似于RPKM，适用于双端测序数据 | 同RPKM，且在单端测序数据处理时不如RPKM常用 |
相关问题解答
问题1：TPM值越高是否意味着基因的功能越重要？
回答：不一定，TPM值只是反映了基因的表达水平，即转录本的数量多少，而基因的功能重要性是由其在生物体内的多种角色和参与的生物学过程决定的，有些基因可能在特定的细胞类型、发育阶段或环境条件下高表达，但并不一定具有关键的功能；而有些低表达的基因可能在关键的信号通路或调控网络中发挥至关重要的作用。
问题2：如何判断一个基因的TPM值是否具有统计学意义的差异？
回答：判断一个基因的TPM值是否具有统计学意义的差异，通常需要使用统计学方法进行分析，常见的方法是通过对多个样本的TPM值进行假设检验，如t检验、方差分析等，如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则认为该基因的TPM值在不同样本或条件之间存在统计学意义上的差异，还可以考虑使用倍数变化（Fold Change）来评估差异的大小，一般认为倍数变化大于2或小于0.5的基因具有显著的差异表达。
小编有话说
表达水平1 TPM作为基因表达分析中的重要指标，为我们深入理解基因的表达模式和功能提供了有力的工具，我们也应充分认识到它的局限性，在实际应用中结合其他技术和方法，全面、准确地解读基因表达数据背后的生物学意义，从而推动生命科学研究的发展。
