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Achieving Effective Batch-to-Batch Error Correction through Suppression Correction and Dual MSTUS Normalization
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AI
DOI：10.1021/acs.analchem.5c05210.png)
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摘要
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批处理效应校正对于消除仪器引入的方差是必要的，但应保留生物方差。最常见的批处理校正技术基于质量控（QC）样本分析、样本幅度归一化或其他统计和归一化技术。这些方法中的许多校正了质谱（MS）信号的总和，并未区分分析方差和生物方差。在本研究中，将酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）用四种不同氧化剂在五个不同时间点处理。在人为引入批处理效应的六个批次中，分析了生物复制的样本集。我们使用同位素比率异常分析（IROA）工作流方法首先校正受抑制的原始质谱数据以消除与来源相关的误差，随后应用了一种增强归一化技术。将这些结果与其他广泛使用的归一化方法的结果进行比较。重要的是，为验证我们的方法，我们进行了仔细的统计评估和生物验证，以确保校正有效消除了批处理效应且未丢失生物信号。此工作流方法能够成功区分技术方差和生物方差，并将相对标准偏差（RSD）误差从原始数据降低至1%，这明确表明该方法可用于可靠地提升数据质量。实验设计使我们能够通过“数据保真度测试”来测试每种归一化方法将相似样本正确分组的效能，这可能对未来的研究具有应用价值。
Keyword:
Batch effect correction
Isotopic Ratio Outlier Analysis (IROA)
normalization techniques
biological variance
data fidelity test
期刊
IF:
6.7
论文数:
4.7W
被引数:
15.9W
机构
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