批次效应处理（Batch_effects）

本工具用于去除多批次数据批次效应的去除。

批次效应(Batch effect)往往是不同时间、不同操作者、不同试剂、不同仪器导致的实验误差，与研究中的生物或科学变量无关。其可能扭曲生物学差异。

批次效应的特点包括：

1.数据不一致性：批次效应导致同样的生物样本在不同批次中产生不一致的测量结果。

2.掩盖生物学信号：批次效应可能掩盖了真实的生物学差异。

3.增加噪声：批次效应增加了数据的噪声，降低了实验的灵敏度和准确性。

4.降低可重复性：如果批次效应没有被适当地控制和校正，那么实验的可重复性和可比性将会降低。

输入文件：

实验设计，前三列分别为样本名称（sample），实验分组（Group）和实验批次（StudyID），从第4列开始为其他实验影响因素（如临床研究中的年龄，性别等，用于进行数据的矫正依据），支持制表符分隔（ .tsv、.txt ）和逗号分隔（ .csv） 的表格文件

特征表，不同批次实验/测序结果汇总表，每一行代表一个观测指标，每一列代表一个样本，支持制表符分隔（ .tsv、.txt ）和逗号分隔（ .csv）的表格文件

小工具结果：

batch_effects_result.csv：批次效应处理结果

PCoA_comparison.png&pdf：数据处理前后PCoA对照结果

参考文献：

Yong-Xin Liu, Lei Chen, Tengfei Ma, Xiaofang Li, Maosheng Zheng, Xin Zhou, Liang Chen, Xubo Qian, Jiao Xi, Hongye Lu, Huiluo Cao, Xiaoya Ma, Bian Bian, Pengfan Zhang, Jiqiu Wu, Ren-You Gan, Baolei Jia, Linyang Sun, Zhicheng Ju, Yunyun Gao, Tao Wen, Tong Chen. 2023. EasyAmplicon: An easy-to-use, open-source, reproducible, and community-based pipeline for amplicon data analysis in microbiome research. iMeta 2: e83. https://doi.org/10.1002/imt2.83

当前版本为1.0版本，上架时间为：2025-09-03

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