BatchVaria：一种用于评估高维组学数据中批次校正的方差感知框架 2026年5月12日 0 0 WEC技术前瞻 生物信息学 批次效应以及其他不必要的技术性变异来源，仍然是高维组学（-omics）数据整合分析中的一个持续性挑战。尽管诸如 ComBat 等成熟方法能够有效减弱与批次相关的信号，但其对具有生物学意义的变异所产生的影响，往往以临时性且非定量的方式加以评估。这一点在乳腺癌转录组学等异质性疾病背景下尤为棘手，因为技术性变异来源与生物学变异来源可能存在部分混杂。我们提出了 BatchVaria——一个 R... R软件包 批次效应校正 数据整合 方差成分建模 转录组学分析 高维组学数据 阅读更多