bulk-rna-seq-batch-correction-with-combat

Skill do korekcji efektów batch'u w danych bulk RNA-seq i mikroarray przy użyciu pyComBat. Łączy macierze ekspresji z różnych serii pomiarowych, usuwa systematyczne różnice między batch'ami i eksportuje skorygowane macierze wraz z wizualizacją porównawczą. Idealny dla badaczy pracujących z połączonymi kohortami, gdzie dane pochodzą z różnych laboratoriów lub czasów sekwencjonowania.

1. Zainstaluj omicverse i wymagane biblioteki (anndata, pandas, matplotlib). Skill wymaga dostępu do funkcji ov.bulk.batch_correction() z pakietu omicverse.

2. Przygotuj swoje dane: wczytaj każdą macierz ekspresji osobno za pomocą pd.read_pickle() lub pd.read_csv(). Upewnij się, że wiersze to geny, a kolumny to próbki. Każdą macierz opakuj w obiekt anndata.AnnData i przypisz kolumnę batch w adata.obs z etykietą batch'u (np. '1', '2', '3' lub opisowe nazwy jak 'lab_A', 'lab_B').

3. Połącz macierze na wspólnych genach: użyj anndata.concat([adata1, adata2, adata3], merge='same'), aby zachować tylko geny obecne we wszystkich batch'ach. Zweryfikuj, że liczba próbek na batch jest zbilansowana.

4. Uruchom korekcję ComBat: wykonaj ov.bulk.batch_correction(adata, batch_key='batch'). Wartości skorygowane będą przechowywane w adata.layers['batch_correction'], podczas gdy oryginalne dane pozostaną w adata.X.

5. Eksportuj wyniki: wyodrębnij macierz surowych danych za pomocą adata.to_df().T i macierz skorygowaną za pomocą adata.to_df(layer='batch_correction').T. Zapisz obie macierze jako pliki CSV lub pickle do dalszej analizy.

6. Porównaj efekt korekcji: wygeneruj wizualizacje przed i po korekcji (np. PCA, heatmapy), aby potwierdzić, że efekty batch'u zostały usunięte bez utraty biologicznego sygnału.