单细胞RNA测序数据批次效应校正方法  

作　　者：王文杰[1] 李康[1] 谢宏宇[1,2] 

机构地区：[1]哈尔滨医科大学卫生统计学教研室,150086 [2]浙江大学医学院附属妇产科医院

出　　处：《中国卫生统计》2023年第1期153-156,共4页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：国家自然科学基金资助(82003551,81973149);中国博士后科学基金资助(2019M661309);黑龙江省博士后基金资助(LBH-Z19081)。

摘　　要：传统的“bulk”RNA测序通过测量一个细胞群中基因的平均表达水平来描述一个组织的整体状态,掩盖了单个细胞的信号及组织内细胞异质性。单细胞RNA测序(single-cell RNA-sequencing,scRNA-seq)是近年来新兴的检测技术,通过单个细胞的转录图谱分析其分子状态[1],在描绘细胞微环境,阐述相关生物学机制,识别新的治疗靶点等方面取得了前所未有的进展[2]。scRNA-seq数据通常由多批次实验数据整合而成,批次效应主要来源于实验数据的获取时间、操作人员、试剂批次、设备及检测技术平台等方面。批次效应可能是高度非线性的,它的存在使得下游分析复杂化,结果难以解释。因此,有效地移除scRNA-seq数据批次效应至关重要。

关 键 词：批次效应 分子状态 生物学机制 细胞微环境 数据整合 细胞群 校正方法 整体状态 

分 类 号：R195.1[医药卫生—卫生统计学]