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生物信息学与 AI 制药工程
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《ComBat处理ADMET批次效应与校正效果验证》
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ComBat处理ADMET批次效应与校正效果验证
共计 30 章节
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01
课程介绍
ADMET数据与批次效应概述
课程介绍
ADMET
02
批次效应产生的原因与影响
批次效应产生的原因与影响 · 核心概念 · 实践要点
批次效应产生的原…
影响
03
ADMET数据预处理
缺失值处理与标准化
ADMET
数据预处理
04
常用批次校正方法简介(ComBat、Limma、RUV等)
常用批次校正方法简介(ComBat · 核心概念 · 实践要点
ComBat
Limma
05
ComBat算法原理详解
ComBat算法原理详解 · 核心概念 · 实践要点
ComBat
算法原理详解
06
ComBat的数学推导与参数估计
ComBat的数学推导与参数估计 · 核心概念 · 实践要点
ComBat
的数学推导
07
ComBat的变体
ComBat-Seq · ComBat-GAM等
ComBat
的变体
08
ComBat在R中的实现
sva包的使用
ComBat
R
09
ComBat在Python中的实现
pycombat库
ComBat
Python
10
安装与配置ComBat所需环境(R/Python)
安装与配置ComBat所需环境(R/Py… · 核心概念 · 实践要点
ComBat
R/Python
11
ADMET数据集示例
描述与获取
ADMET
数据集示例
12
数据加载与探索性分析
数据加载与探索性分析 · 核心概念 · 实践要点
数据加载
探索性分析
13
可视化批次效应(PCA、t-SNE、箱线图)
可视化批次效应(PCA · 核心概念 · 实践要点
PCA
t-SNE
14
单批次校正
ComBat的简单应用
单批次校正
ComBat
15
多批次校正
处理多个实验批次
多批次校正
处理多个实验批次
16
ComBat参数调整
prior.plots · mod · mean.only等
ComBat
参数调整
17
协变量调整
利用mod参数纳入生物学变量
协变量调整
mod
18
校正后效果评估指标(方差分解、批次相关性)
校正后效果评估指标(方差分解 · 核心概念 · 实践要点
校正后效果评估指…
方差分解
19
校正前后的统计检验对比
校正前后的统计检验对比 · 核心概念 · 实践要点
校正前后的统计检…
重点
20
案例分析1
ADMET毒性数据校正
案例分析1
ADMET
21
案例分析2
ADMET吸收数据校正
案例分析2
ADMET
22
案例分析3
代谢稳定性数据校正
案例分析3
代谢稳定性数据校…
23
结果解释与生物学意义验证
结果解释与生物学意义验证 · 核心概念 · 实践要点
结果解释
生物学意义验证
24
ComBat的局限性与注意事项
ComBat的局限性与注意事项 · 核心概念 · 实践要点
ComBat
的局限性
25
与其他方法(Harmony、limma)的比较
与其他方法(Harmony · 核心概念 · 实践要点
Harmony
limma
26
批次数量对校正效果的影响与分析
批次数量对校正效果的影响与分析 · 核心概念 · 实践要点
批次数量对校正效…
分析
27
高通量ADMET数据的并行计算策略
高通量ADMET数据的并行计算策略 · 核心概念 · 实践要点
ADMET
高通量
28
自动化流程构建
Snakemake/Nextflow…
自动化流程构建
Snakemake/Ne…
29
实战
从原始数据到校正后数据集全流程
从原始数据到校正…
重点
30
总结与展望
ComBat校正的未来发展方向
ComBat
校正的未来发展方…
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