生信初学者教程(十一):数据校正
介绍

批次效应在生物学数据分析中是一个普遍存在的问题,它指的是由于实验过程中非生物学因素(如样本处理时间、实验条件、测序平台等)的差异,导致实验结果中混入与研究目标不相关的变异。在比较对照组和实验组时,这些非生物学因素可能引入额外的噪声,影响对生物学问题真实效应的判断。
在当前的研究中,面对的数据集来源于两个不同的项目:LIRI-JP和LIHC-US/TCGA-LIHC。由于它们的数据采集、处理和测序流程可能存在差异,这很可能会引入不同的批次效应。因此,在进行下游的生物学分析之前,需要采取一系列策略来降低这些批次效应的影响。
评估批次效应的存在是降低其影响的第一步。可以利用降维可视化技术,如主成分分析(PCA)或主坐标分析(PCoA),来观察样本在数据空间中的分布情况。如果样本根据来源(即数据集)而非生物学分组(如对照组和实验组)聚集,这可能表明批次效应的存在。参考了部分材料如Bioconductor社区的
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