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##Count2FPKM: normalized the RNA-seq data form reads cout to FPKM##
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library(cli)



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########## Input Genome annotation file ###########

gtf<-read.table("~\\gene_position.txt")
rownames(gtf)<-gtf$V3

########## Input Genome annotation file ###########
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############# Input RNA-seq dataset ###############

GSE_rna<- read.table("~\\GSE176260_QCed_counts_exploratory.txt",header = T,row.names = 1)

############# Input RNA-seq dataset ###############
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################### Count to FPKM #################

gri<-intersect(rownames(GSE_rna),rownames(gtf))


GSE_rna[gri,]->GSE_rna_gene
gtf[gri,]->gtf_gene

#duplicated
GSE_rna_gene<-GSE_rna_gene[!duplicated(gtf_gene$V4),]
gtf_gene<-gtf_gene[!duplicated(gtf_gene$V4),]
#

rownames(GSE_rna_gene)<-gtf_gene$V4

GSE_rna_gene_norm<-cbind(gene_length=gtf_gene$V2-gtf_gene$V1+1,GSE_rna_gene)

for(i in 2:ncol(GSE_rna_gene_norm)){
  total_reads<-sum(GSE_rna_gene_norm[,i])
  GSE_rna_gene_norm[,i]<-GSE_rna_gene_norm[,i]*1000000*1000/(GSE_rna_gene_norm[,1]*total_reads)
  
}

rna_fpkm<-GSE_rna_gene_norm[,-1]


#####save the FPKM data#####
write.table(rna_fpkm,"~\\rna_fpkm.txt",col.names = T,row.names = T,quote = F)


################### Count to FPKM ##################
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