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Transcriptomic Meta-Analysis as a Framework for Robust Cross-Study Biological Inference
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OA
AI
DOI：10.3390/ijms27114674.png)
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摘要
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转录组数据的日益可用为整合不同生物系统和条件下的基因表达研究创造了新的机会。然而，实验设计、测序平台和样本组成的差异引入了显著异质性，限制了研究间的直接可比性。转录组元分析通过识别跨独立数据集可重现的表达模式，为应对这些挑战提供了框架。在本综述中，我们概述了转录组元分析的关键方法学步骤，包括数据集选择、预处理、标准化、批次效应校正和统计整合。我们讨论了这些步骤如何受到所分析数据类型的影响，从微阵列和bulk RNA测序到单细胞和空间转录组学。特别关注了技术异质性和生物异质性的作用，这些必须明确考虑以避免误导性结论。我们主张不应仅将异质性视为噪声来源，它实际上定义了跨研究分析中的可重现性和解释的界限。通过关注跨多样数据集的一致信号，转录组元分析能够实现更稳健的生物推断，并支持生物标志物发现和疾病分层等应用。
Keyword:
transcriptomic meta-analysis
gene expression integration
batch-effect correction
biological heterogeneity
RNA sequencing
期刊
IF:
4.9
论文数:
2.1W
被引数:
44.5W
机构
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