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Wodan Ling
文章数:2篇
批次效应
Nature子刊:消除微生物组数据分析中批次效应的新方法
许多大规模微生物组研究需要跨时间或地点收集样本,并在不同的流程下进行处理,还会汇集多项研究样本进行综合分析,这将引入批次效应导致数据的系统性变化,进而模糊微生物和元数据之间的真实联系,引起更多的假阳性,阻碍了预测建模和生物标志物的开发。近期发表于Nature Communications的一项研究开发了基于条件量化回归的R包——ConQuR,可有效消除微生物数据分析中的批次效应,并保留样本中的关键信号。随着未来微生物组研究规模的不断扩大,批次效应难以避免,ConQuR将发挥更大的作用,推荐专业人士关注。
批次效应
微生物组
基于零膨胀分位数的方法
通过零膨胀分位数法 (ZINQ) 对微生物组数据进行非参数关联检验
本研究提出了 ZINQ,这是一种微生物群与二分或定量临床变量之间基于分位数的关联检验,基于一系列场景中的真实数据和对真实数据集的应用的全面模拟表明,与现有检验相比,即使它提供了更好的假阳性控制,ZINQ 通常具有相等或更高的功效,其为当前的菌群差异丰度分析提供了强大而可靠的替代方案。这项工作为菌群数据的关联检验提供了一种稳健而强大的非参数回归方法。
基于零膨胀分位数的方法
I类错误控制
菌群差异丰度分析
异质性