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 软件包，其实现了一个面向方差的批次校正与校正后评估框架。
BatchVaria 将方差成分建模、批次调整以及系统性再分析整合于统一的分析容器中，从而能够在保留分析溯源信息的同时，迭代地量化并重新评估技术性与生物学方差贡献。通过支持多种方差分析引擎以及对中间结果进行结构化存储，BatchVaria 有助于实现对批次校正策略的透明且可重复的评估。我们使用一个公开可得的、具有已知协变量驱动结构的乳腺癌转录组数据集展示了 BatchVaria 的实用性，并说明迭代式方差分析如何在不削弱与分型相关的生物学信号的情况下，为负责任的批次校正提供指导。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.07.721996v1?rss=1
🏷️ 批次效应校正 高维组学数据 转录组学分析 方差成分建模 R软件包 数据整合