生物資訊學
批次效應以及其他不必要的技術性變異來源，仍然是高維組學（-omics）數據整合分析中的一個持續性挑戰。儘管諸如 ComBat 等成熟方法能夠有效減弱與批次相關的信號，但其對具有生物學意義的變異所產生的影響，往往以臨時性且非定量的方式加以評估。這一點在乳腺癌轉錄組學等異質性疾病背景下尤為棘手，因為技術性變異來源與生物學變異來源可能存在部分混雜。我們提出了 BatchVaria——一個 R 軟件包，其實現了一個面向方差的批次校正與校正後評估框架。
BatchVaria 將方差成分建模、批次調整以及系統性再分析整合於統一的分析容器中，從而能夠在保留分析溯源資訊的同時，迭代地量化並重新評估技術性與生物學方差貢獻。通過支援多種方差分析引擎以及對中間結果進行結構化存儲，BatchVaria 有助於實現對批次校正策略的透明且可重複的評估。我們使用一個公開可得的、具有已知協變量驅動結構的乳腺癌轉錄組數據集展示了 BatchVaria 的實用性，並說明迭代式方差分析如何在不削弱與分型相關的生物學信號的情況下，為負責任的批次校正提供指導。
📄 原文連結：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.07.721996v1?rss=1
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