文章目录
- 介绍
- 加载R包
- 导入数据
- 准备数据
- ComBat
- removeBatchEffect
- Voom SNM
- 批次效应校正结果比较
- 校正后的结果
- 输出校正后的结果
- 总结
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
