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R语言批次效应建模与自动化评估

共计 30 章节
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01
批次效应概述
什么是批次效应 · 为什么会出现批次效应 · 批次效应对数据分析的影响
批次效应概述什么是批次效应
02
批次效应的可视化探索
箱线图 · PCA · 热图
批次效应的可视化…箱线图
03
经典方法入门——ComBat（sva包）
原理介绍 · 安装与加载 · ComBat函数使用
ComBatsva
04
limma包中的removeBatchEffect
线性模型思想 · 函数使用 · 与差异分析的关系
limmaremoveBatchE…
05
RUVSeq方法
基于负对照基因的原理 · RUVg · RUVs
RUVSeq基于负对照基因的…
06
基于因子分析的批次检测
PCA特征值 · 平行分析 · 随机矩阵理论在批次检测中的应用
基于因子分析的批…PCA
07
批次效应评估指标
批次分离评分（ASW） · kBet · 批次内/间方差比
批次效应评估指标ASW
08
实验设计的重要性
随机化 · 区块设计 · 平衡样本分配对批次效应的预防
实验设计的重要性随机化
09
单细胞数据中的批次效应特点
dropout · 稀疏性 · 技术变异与生物变异的纠缠
单细胞数据批次效应特点
10
Seurat整合方法（CCA+MNN）
FindIntegrationAnc… · IntegrateData原理与实战
SeuratCCA+MNN
11
Harmony整合
基于模糊聚类与因子分析的批次校正 · RunHarmony使用
Harmony整合
12
MNN校正（batchelor包）
相互最近邻法 · fastMNN原理与参数调优
MNNbatchelor
13
基于深度学习的方法
scVI（scvi-tools） · Python接口与R的配合使用
基于深度学习的方…scVI
14
典型相关分析（CCA）用于批次校正
CCA降维 · 对齐 · 与Seurat的CCA对比
CCA典型相关分析
15
多组学数据整合中的批次效应
多模态数据的对齐与校正策略
多组学数据整合批次效应
16
批次效应与协变量的处理
在模型中加入批次作为固定效应或随机效…
批次效应协变量的处理
17
实战
基因表达矩阵的批次效应校正——从读取…
基因表达矩阵的批…从读取…
18
实战
甲基化数据（450K/EPIC）的批…
K/EPIC甲基化数据
19
实战
蛋白质组学数据的批次效应处理（TMT · DIA等）
TMT蛋白质组学数据的…
20
实战
多批次RNA-seq数据的整合与差异…
RNA-seq多批次
21
校正后的验证
保留的生物学差异 · 消除的技术差异 · 统计检验方法
校正后的验证保留的生物学差异
22
常见陷阱与误区
过度校正 · 混淆批次与生物学因素 · 忽视批次交互
常见陷阱误区
23
基准测试方法
模拟数据生成 · 校正效果量化比较 · Benchmarking工具
基准测试方法模拟数据生成
24
自定义批次效应校正函数
编写R函数实现简单的均值对齐或线性回…
自定义批次效应校…编写R函数实现简…
25
批处理流水线构建
使用targets/Nextflow…
批处理流水线构建targets/Next…
26
可视化报告生成
利用rmarkdown或shiny生…
可视化报告生成rmarkdown
27
与差异表达分析的结合
校正后的数据如何输入DESeq2 · edgeR · limma
差异表达分析的结…DESeq2
28
批次效应的鲁棒性分析
通过重抽样或交叉验证评估校正方法稳定…
批次效应的鲁棒性…通过重抽样或交叉…
29
大规模数据的高效处理
bigmemory · DelayedArray · 并行计算加速
大规模数据的高效…bigmemory
30
课程总结与展望
现有方法局限 · 未来趋势（迁移学习 · 自监督方法）
课程总结现有方法局限