在转录组数据分析中，我们经常发现样本按实验批次而非生物学条件聚类，这种现象被称为"批次效应"。为什么批次效应如此影响结果？又为什么必须在分析前将其去除？
今天我们来聊一下”批次效应“
图 1 批次效应校正前后的基因表达分布对比：校正前两个批次存在明显的系统性差异。
什么是批次效应
批次效应是指由于实验操作、仪器状态、环境条件等非生物学因素导致的系统性偏差。在转录组测序中，不同批次的样本即使来自相同的生物学条件，其表达谱也可能显著不同。
常见的批次效应来源包括：不同时间点的实验操作、不同操作人员的技术差异、测序仪器的批次差异、试剂批次变化等。这些技术性变异往往比真正的生物学差异更强烈，会完全掩盖我们想要研究的生物学信号。
批次效应的危害
未校正的批次效应会导致严重后果。首先，它会产生大量假阳性结果——将技术差异误认为生物学差异。其次，真正的生物学信号可能被批次效应掩盖，导致漏检重要的差异表达基因。
图 2 PCA分析显示批次效应对样本聚类的影响：校正前样本按批次聚类，校正后按生物学条件聚类。
在主成分分析中，未校正的数据常常显示样本按批次而非处理条件分组，这表明批次效应是数据中最主要的变异来源。只有去除批次效应后，真正的生物学差异才能显现出来。
校正方法与策略
图 3 批次效应检测与校正的标准流程。
目前主流的批次效应校正方法包括Combat、limma的removeBatchEffect函数、SVA包等。这些方法都基于统计学原理，通过建模去除系统性偏差while保留生物学变异。
校正效果的验证同样重要。通过PCA分析、聚类热图等可视化方法，确认校正后的样本能够按照生物学条件正确分组，而非按批次聚集。
总结一下
批次效应是转录组分析中不可忽视的技术性干扰因素。及时识别并正确校正批次效应，是获得可靠生物学结论的前提。在设计实验时，合理分配样本到不同批次中，也能有效降低批次效应的影响。