可以用sva包处理,
R sva包去除批次效应(batch effect)
标签:batch-effectr
生物信息学前言:sva包可以去除高
通量实验中的批次效应和其它一些
无关变量带来的影响。分为两个步骤:
1.鉴定和评估实验中潜在的影响变量;
2.直接应用ComBat去除已知的批次效应;
在sva包中,假定有两种变量需要考虑:1.兴趣变量(如
癌症和正常对照)。2.调整变量(如:病人的性别、病人的年龄等)。另外有两种模型矩阵(model matrices):1. full model(全模型):包含以上的两种变量;2. null model:只包含调整变量。