在用featureCounts做完表达矩阵的counts值后进行TPM需要注意这个细节问题，在计算TPM时每个基因需要除以各自的基因长度来校正基因长度，每一个样本又要除以它各自的文库大小校正测序深度。
因此，我们的表达矩阵，其实是需要除以两个长度不一的向量，而且方向不一样，一个是按照行来除以（基因长度），一个是按照列来除以（测序深度），在我之前的文章https://www.jianshu.com/p/cd1c7b4ec6a2RNA-seq数据分析一：(HISAT2+featureCounts）中有提到
countdata <- read.csv("countdata.csv") #countdata.csv是提取了上一步的counts数据以及gene length rownames(countdata) <- countdata[,1] countdata <- countdata[,-1] kb <- countdata$length / 1000 count <- countdata[,1:8] rpk <- count / kb tpm <- t(t(rpk)/colSums(rpk) * 1000000) fpkm <- t(t(rpk)/colSums(count) * 10^6) #想计算数据框中每列的总和，使用colSums函数。 write.table(fpkm,file="eight_tissues_fpkm.xls",sep="\t",quote = F)
count 是表达矩阵，kb是不同基因长度向量，而 colSums(count) 是不同样本的长度向量。
矩阵除以向量，是按行的顺序来的，如果需要按列的顺序来(不同样本，一列一列)，就得先转置，再转回来
关于矩阵除以向量，我以一个简单的例子向大家介绍
我们可以看到，一个矩阵除以向量是将向量按照行（第一行第一个，第二行第一个...）的顺序与矩阵中的数据相除。
