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2023-11-20
来源：上海百沐生物科技有限公司
所属分类：单细胞测序100问
目前最为广泛且最实际的解决方法是运用生信手段矫正批次效应的影响。在质量控制后进行批次校正，以确保去除批次效应后的数据质量仍然良好。另外，考虑到批次校正的影响，也建议对比校正前后的分析结果，确保校正不会引入不良影响。
以下是一些去除批次效应的常见方法：
1.批次校正算法：
ComBat：这是一个广泛使用的批次校正算法，通过调整样本的表达矩阵，使得不同批次之间的表达分布更加一致。
2.Harmony：
Harmony是一种用于集成和去除批次效应的方法，特别适用于单细胞数据。它可以通过调整细胞表达矩阵来最小化不同批次之间的差异。
3.RemoveBatchEffect函数：
limma包中的removeBatchEffect函数也可以用于去除批次效应。这个函数假设批次效应是线性可分的。
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