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批次效应检测与ComBat校正指南

共计 30 章节
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01
批次效应概述
什么是批次效应 · 常见产生原因（实验时间 · 试剂批号
批次效应概述什么是批次效应
02
批次效应对数据分析的影响
偏倚 · 假阳性 · 假阴性
批次效应对数据分…偏倚
03
批次效应检测的总体策略
先验知识与可视化探索相结合
批次效应检测的总…先验知识
04
主成分分析（PCA）检测批次效应
原理 · PCA图解读 · 颜色编码批次
PCA主成分分析
05
t-SNE / UMAP 在批次检测中的应用
非线性降维 · 发现隐藏批次模式
t-SNEUMAP
06
层次聚类（HCA）检测批次效应
热图 + 树状图 · 样本聚类是否按批次聚集
HCA层次聚类
07
箱线图与密度图检测批次效应
单基因表达量分布按批次对比
箱线图密度图检测批次效…
08
方差分解（ANOVA）检测批次效应
量化批次变量对表达变异的贡献
ANOVA方差分解
09
RUV（Remove Unwanted Variation）简介
借助负对照基因估计批次
RUVRemove
10
SVA（Surrogate Variable Analysis）简介
推断未知批次变量
SVASurrogate
11
ComBat 校正原理
经验贝叶斯框架 · 位置尺度调整
ComBat校正原理
12
ComBat 数学模型
均值与方差调整 · 先验分布设定
ComBat数学模型
13
ComBat 的输入数据要求
表达矩阵格式 · 批次标签 · 协变量
ComBat的输入数据要求
14
ComBat 参数详解
parametric vs nonp… · prior.plots
ComBat参数详解
15
ComBat 在 R 中的实现
sva 包的使用 · 代码示例
ComBatR
16
ComBat 在 Python 中的实现
combat.py / pycomb…
ComBatPython
17
ComBat-seq 校正
适用于 RNA-seq 计数数据 · 调整离散参数
ComBat-seq校正
18
ComBat 校正实战（R 版）
加载数据 · 运行 ComBat · 保存结果
ComBat校正实战
19
ComBat 校正实战（Python 版）
pandas 读取 · pycombat 调用
ComBatPython
20
校正前后效果评估
PCA 图对比 · 批次聚类系数变化
校正前后效果评估PCA
21
定量评估指标
批次分离程度（ASW · kBET · PCR等）
定量评估指标ASW
22
校正对下游分析的影响
差异表达 · 聚类 · 分类的验证
校正对下游分析的…差异表达
23
其他批次校正方法介绍
limma · Harmony · MNN
其他批次校正方法…limma
24
limma 批次校正
线性模型移除批次效应（removeB…
limma批次校正
25
Harmony 批次校正
软聚类 + 迭代调整 · 适用于单细胞数据
Harmony批次校正
26
单细胞数据中的批次校正特殊考虑
细胞类型比例 · dropout
单细胞数据批次校正特殊考虑
27
批次校正的常见误区
过度校正 · 丢失生物变异 · 混淆协变量
批次校正的常见误…过度校正
28
避免批次效应的实验设计
随机化 · 区块设计 · 内参样本
避免批次效应的实…随机化
29
实战案例
多批次 RNA-seq 数据从检测到…
实战案例RNA-seq
30
总结与最佳实践
检测先行 · 方法选择 · 验证必要性
最佳实践检测先行