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外部数据验证：RNA-seq模型鲁棒性评估实战

共计 30 章节
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01
课程概述
外部验证的意义 · 鲁棒性评估的重要性 · 课程目标与学习路径
课程概述外部验证的意义
02
RNA-seq数据特点
读取计数 · 归一化 · 批次效应
RNA-seq数据特点
03
常用的RNA-seq分析模型
DESeq2 · edgeR · limma-voom
RNA-seq常用的
04
外部数据集的获取
公共数据库（GEO · ArrayExpress · TCGA）
外部数据集的获取GEO
05
外部数据格式解析
ExpressionSet · SummarizedExperime… · 原始计数矩阵的读取
外部数据格式解析ExpressionSe…
06
数据预处理标准化
CPM · TPM · FPKM
数据预处理标准化CPM
07
批次效应检测与校正
PCA可视化 · ComBat · Harmony
批次效应检测校正
08
特征基因筛选
差异表达分析（edgeR/DESeq… · logFC与P值阈值设定
特征基因筛选edgeR/DESeq
09
构建基础分类模型
随机森林 · 支持向量机（SVM） · 逻辑回归的搭建与训练
构建基础分类模型随机森林
10
模型鲁棒性定义
数据扰动下的稳定性 · 批次变化下的泛化能力
模型鲁棒性定义数据扰动下的稳定…
11
外部验证策略
独立数据集验证 · 跨平台验证 · 跨实验室验证
外部验证策略独立数据集验证
12
验证指标计算
准确率 · 灵敏度 · 特异度
验证指标计算准确率
13
ROC曲线与AUC
绘制方法 · 多数据集AUC对比 · 置信区间计算
ROCAUC
14
混淆矩阵与校准曲线
实际应用中的解读与可视化
混淆矩阵校准曲线
15
重抽样验证
Bootstrap · Jackknife估计模型性能的稳定…
重抽样验证Bootstrap
16
交叉验证在RNA-seq中的特殊考虑
leave-one-dataset-…
RNA-seq交叉验证
17
特征稳定性评估
Jaccard系数 · 重复采样后特征一致性分析
特征稳定性评估Jaccard
18
模型参数敏感性分析
扰动超参数对验证性能的影响
模型参数敏感性分…扰动超参数对验证…
19
多种外部数据集整合验证
Meta分析 · 加权投票 · 集成学习增强鲁棒性
多种外部数据集整…Meta
20
批次标签的预测与移除
使用sva包 · limma
批次标签的预测移除
21
外部验证中的过度拟合识别
训练集与验证集分布差异的检测方法
外部验证过度拟合识别
22
统计检验在鲁棒性评估中的应用
McNemar检验 · 配对t检验比较模型
统计检验鲁棒性评估
23
重复测量与随机种子
多次运行取中位数性能 · 标准差作为鲁棒性度量
重复测量随机种子
24
实际案例1
同癌种不同平台（RNA-seq vs…
实际案例1RNA-seq
25
实际案例2
跨癌症类型（Pan-cancer）验…
实际案例2Pan-cancer
26
实际案例3
单细胞RNA-seq数据验证bulk…
实际案例3RNA-seq
27
结果报告与可视化
热图 · 箱线图 · 性能雷达图
结果报告可视化
28
常见陷阱与避坑指南
数据泄露 · 样本重叠 · 分类器重训练的必要性
常见陷阱避坑指南
29
自动化评估流程搭建
创建Python/R脚本模板 · 参数化批量验证
自动化评估流程搭…Python/R
30
课程总结
鲁棒性评估的最佳实践 · 扩展思考（多模态验证 · 迁移学习）
课程总结鲁棒性评估的最佳…