在实验研究过程中，实验数据常会产生batch effect，而批次效应的来源可能和生物或者科学变量没有任何关系，当处理不当，会对结果产生影响，产生假阳性或者假阴性
####################################################
http://genomicsclass.github.io/book/pages/intro_to_batch_effects.html
One often overlooked complication with high-throughput studies is batch effects, which occur because measurements are affected by laboratory conditions, reagent lots, and personnel differences. This becomes a major problem when batch effects are confounded with an outcome of interest and lead to incorrect conclusions. In this chapter, we describe batch effects in detail: how to detect, interpret, model, and adjust for batch effects.
###################################################
芯片数据的标准化可以方便个体之间比较，但是在进行标准化的过程中并未将批次效应移除，而且在有些特殊情况下，进行标准化校正会加剧批次效应的影响。
识别和清除批次效应对芯片数据的影响：
1、DWD (distance weighted discrimination) 距离加权判定
2、PAMR (Passive Aggressive Mean Reversion) 均值集中
Rpackage: pamr
3、ComBat (Empirical Bayes method）经验贝叶斯
基于参数ComBat_p 不基于参数ComBat_n
Rpackage : sva
此外涉及其他的算法和R包，例如包有：snm，psych
更多生物信息课程：
1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接：基因家族分析实操课程、基因家族文献思路解读
2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接：转录组（有参）结果解读；转录组（无参）结果解读
3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接：WGCNA-加权基因共表达网络分析
4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接：转录组标准分析后的数据挖掘、转录组文献解读
5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程
6. 生物信息入门到精通必修基础课：linux系统使用、perl入门到精通、perl语言高级、R语言入门、R语言画图
7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章：TCGA-差异基因分析、GEO芯片数据挖掘、GEO芯片数据标准化、GSEA富集分析课程、TCGA临床数据生存分析、TCGA-转录因子分析、TCGA-ceRNA调控网络分析
8.其他，二代测序转录组数据自主分析、NCBI数据上传、二代测序数据解读
