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バッチ効果とは | BioLearn

バッチ効果

batch effect

バッチ効果は、実験日、試薬、機器などの技術的な違いによって生じるデータの差です。

生命科学データでは、生物学的な違いだけでなく、測定した日、担当者、試薬ロット、装置、データ処理の違いによって値が変わることがあります。このような技術的な差をバッチ効果と呼びます。

single-cell RNA-seqでは、サンプルや実験日の違いがUMAPやクラスタに現れることがあります。バッチ効果を完全になくすというより、実験設計と解析でどの程度扱えているかを確認します。

バッチ効果を生物学的な差として読んでしまうと、Figureの解釈を誤る可能性があります。論文では、サンプルの割り付け、反復、QC、補正方法、補正後の確認を合わせて読みます。

  • 生物学的差: 条件や細胞状態など、研究対象としての違い。
  • 技術的反復: 測定や処理のばらつきを見るための反復。
  • single-cell QC: 低品質細胞などを確認する工程。

バッチ効果とは何か で、解析結果を読むときの注意点をもう少し詳しく確認しましょう。