载入数据

mycounts<-read.csv("2020武汉加油.csv")
head(mycounts)
rownames(mycounts)<-mycounts[,1]
mycounts<-mycounts[,-1]
head(mycounts)

TPM计算

kb <- mycounts$Length / 1000
kb
countdata <- mycounts[,1:9]
rpk <- countdata / kb
rpk
tpm <- t(t(rpk)/colSums(rpk) * 1000000)
head(tpm)
write.table(tpm,file="2020武汉加油_tpm.xls",sep="\t",quote=F)

FPKM计算

fpkm <- t(t(rpk)/colSums(countdata) * 10^6) （之前这里写成了10^9，多谢@不爱说话的生物狗 提醒，现在已经修改）
head(fpkm)
write.table(fpkm,file="2020武汉加油_fpkm.xls",sep="\t",quote=F)

FPKM转化为TPM

fpkm_to_tpm = t(t(fpkm)/colSums(fpkm))*10^6
head(fpkm_to_tpm)
当然，已知所有基因的FPKM情况下，可以通过上述公式直接在excel里计算相应基因的TPM值。