组学数据标准化：提升数据可解释性

组学数据标准化：提升数据可解释性演讲人CONTENTS引言：组学数据时代的标准化命题结论：标准化——组学数据可解释性的“基石”与“桥梁”目录组学数据标准化：提升数据可解释性01引言：组学数据时代的标准化命题引言：组学数据时代的标准化命题在生命科学研究进入“大数据”时代的背景下，组学技术（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）已从实验室工具转化为推动精准医疗、疾病机制解析、药物研发的核心引擎。然而，组学数据固有的“高维度、高通量、高异质性”特征——既包含生物学个体间的自然变异，又混杂实验技术引入的系统性偏差——使得原始数据往往如同未经打磨的“璞玉”，难以直接用于生物学意义的挖掘。例如，同一批样本在不同测序平台、不同实验批次、不同操作人员的处理下，其表达量可能呈现数倍差异；不同实验室的相同组学实验数据因样本前处理、质控标准不一，难以直接整合分析。这些问题不仅降低数据的可靠性，更可能导致生物学结论的偏差甚至错误。引言：组学数据时代的标准化命题标准化（Normalization）作为组学数据预处理的核心环节，旨在通过数学或统计方法消除非生物学因素带来的系统性变异，保留并凸显真实的生物学信号。其本质是将“噪声”与“信号”分离的过程，正如显微镜需要校准才能清晰成像，组学数据唯有经过标准化，才能从庞杂的数字矩阵中提炼出可解释、可复现、可转化的生物学洞见。本文将从标准化的必要性、方法学体系、对可解释性的提升路径及实践挑战四个维度，系统阐述组学数据标准化如何成为连接“原始数据”与“生物学意义”的关键桥梁。二、组学数据标准化的必要性：从“数据洪流”到“可信信号”的必然要求组学数据从产生到分析的每个环节都可能引入非生物学偏差，这些偏差若不加以校正，将直接掩盖或扭曲真实的生物学变异，导致后续分析“失之毫厘，谬以千里”。标准化并非简单的“数据清洗”，而是保障数据科学性、可重复性、可比性的基础工程，其必要性可从以下三个层面展开。1校正技术偏差：消除实验系统变异的“隐形滤镜”组学实验涉及样本采集、核酸提取、文库构建、仪器检测等多个技术环节，每个环节的微小波动都可能转化为数据中的系统性偏差。以转录组测序（RNA-seq）为例：-文库构建效率差异：不同样本的m反转录效率、PCR扩增偏好性不同，会导致高表达基因的检测富集度被人为放大，而低表达基因则被低估。例如，某样本因反转录效率低，其管家基因（如GAPDH）的reads数仅为其他样本的50%，若不校正，后续差异分析可能误判该基因为“下调”。-测序深度不均：高通量测序的“泊松分布”特性决定了测序深度（reads数）直接影响基因检测的灵敏度。同一批样本中，若样本A的测序深度为30M，样本B为10M，样本B的低表达基因可能因reads数不足而未被检测到，被错误归类为“零表达”。1校正技术偏差：消除实验系统变异的“隐形滤镜”-平台批次效应：不同测序平台（如IlluminaNovaSeq与HiSeq）、不同测序批次（如不同日期的上机运行）的试剂批次、仪器状态差异，会导致相同样本的数据呈现系统性偏移。例如，某实验室在更换测序试剂后，所有样本的基因表达量整体上浮15%，若不校正，可能将“批次差异”误判为“处理组差异”。这些技术偏差如同“隐形滤镜”，遮蔽了真实的生物学信号。标准化通过引入“内参基因”（如管家基因）、“spike-in”（外源添加的对照RNA）或基于数据分布的统计模型，将不同技术条件下的数据校准至同一“基准尺度”，从而剥离非生物学变异。1校正技术偏差：消除实验系统变异的“隐形滤镜”2.2统一数据尺度：实现跨样本、跨平台比较的“通用语言”组学研究的终极目标往往是通过大规模数据挖掘生物学规律，例如比较疾病组与正常组的基因表达差异、整合不同实验室的同类数据以提升统计效力。然而，原始数据的“尺度异质性”使得直接比较失去意义：-跨样本比较：同一实验中，不同样本的细胞总数、RNA总量存在生物学差异（如肿瘤样本的坏死区域导致RNA降解）。若直接用原始reads数比较，可能因“样本量差异”而非“表达差异”得出错误结论。例如，样本A（10⁶个细胞）与样本B（10⁵个细胞）的基因X原始reads数分别为1000和100，直接比较会认为基因X在样本B中表达量低10倍，但实际上其“表达密度”（reads数/细胞数）均为1，无真实差异。1校正技术偏差：消除实验系统变异的“隐形滤镜”-跨平台比较：不同组学技术平台的检测原理与输出数据格式截然不同。例如，基因芯片数据以“荧光强度值”呈现，而RNA-seq数据以“reads数”呈现；蛋白质组学的质谱数据以“峰面积”呈现，代谢组学则以“离子强度”呈现。这些数据如同“不同语言”，若不通过标准化转换为“通用尺度”，无法进行整合分析。标准化通过“归一化”（Normalization）和“标准化”（Standardization）实现数据尺度的统一。前者调整数据分布使其具有可比性（如将不同测序深度的数据转换为“readsperkilobasepermillion”，即RPKM），后者则将数据转换为均值为0、方差为1的分布（如Z-score），使得不同来源的数据可以在同一坐标系下比较。这种“通用语言”的建立，为多组学数据整合、跨中心合作研究奠定了基础。3提升分析可靠性：避免“伪发现”的“防火墙”生物信息学分析中，许多下游方法（如差异表达分析、聚类分析、机器学习分类）对数据的分布特性、方差齐性有严格要求。原始数据中的未校正偏差会直接导致这些方法失效，产生“伪阳性”或“伪阴性”结果：-差异表达分析：以DESeq2和edgeR为代表的RNA-seq差异表达分析工具，虽内置了基于负二项分布的标准化方法（如DESeq2的“medianofratios”），但若样本间存在极端批次效应（如某一批次所有样本表达量普遍偏高），仍可能导致错误判断。例如，某药物处理实验中，处理组恰巧集中在一个测序批次，该批次数据整体偏高，工具可能误判为“药物上调了大量基因”，而实际差异源于批次。3提升分析可靠性：避免“伪发现”的“防火墙”-聚类分析：无监督聚类（如层次聚类、k-means）依赖于样本间的距离矩阵（如欧氏距离、相关系数）。若数据未标准化，高表达基因（如管家基因）会主导距离计算，掩盖低表达基因的生物学差异。例如，在肿瘤分型研究中，若未标准化，样本可能仅因“管家基因表达量”相近而聚为一类，而非真正的分子亚型。-机器学习模型：支持向量机（SVM）、随机森林等模型对特征尺度敏感。若原始数据中不同基因的表达量范围差异巨大（如基因A表达量1-1000，基因B表达量1-10），模型会过度关注高表达基因，忽略低表达但可能更具生物学意义的基因（如某些癌基因）。标准化通过消除数据中的系统性偏移，使数据的分布特性符合下游分析的前提假设，如同为分析流程加装了“防火墙”，有效降低“伪发现”风险，提升结果的可靠性。3提升分析可靠性：避免“伪发现”的“防火墙”三、组学数据标准化的方法学体系：从“经验校正”到“智能建模”的演进针对不同组学数据的特性、实验设计类型及分析目标，标准化方法经历了从简单统计到复杂模型的发展。根据其核心原理，可归纳为基于分布校正、基于方差稳定、基于机器学习及基于多组学整合四大类方法，每一类方法均有其适用场景与局限性。1基于分布校正的方法：让数据“服从统一规则”基于分布校正的方法假设“理想情况下，非差异表达基因在不同样本中的分布应一致”，通过调整样本间的分布差异实现标准化，是最经典、应用最广泛的一类方法。1基于分布校正的方法：让数据“服从统一规则”1.1全局方法：调整数据整体分布-Z-score标准化：通过“（原始值-均值）/标准差”将数据转换为均值为0、方差为1的分布。适用于数据分布近似正态、且无极端值的情况。例如，在基因芯片数据分析中，若某基因在所有样本中的表达量呈正态分布，Z-score可使其在不同样本间具有可比性。但该方法对异常值敏感，若某基因因技术偏差出现极端高表达，会拉高整体标准差，导致其他样本的标准化值被压缩。-Min-Max标准化：通过“（原始值-最小值）/（最大值-最小值）”将数据线性缩放至[0,1]区间。适用于数据范围已知且需要保留原始分布形态的场景，如代谢组学中特定代谢物的浓度标准化。但其对异常值同样敏感，且若新样本超出原始数据的最小/最大值，会导致标准化失效。1基于分布校正的方法：让数据“服从统一规则”1.1全局方法：调整数据整体分布-Quantile标准化：将每个样本的数值分布强制转换为“目标分布”（如所有样本中该数值的排序均值）。例如，假设样本A中基因X的表达量在所有基因中排第10位（即10%的基因表达量比它低），样本B中基因X排第20位，则将样本A的基因X值替换为所有样本中第10百分位数的均值，样本B替换为第20百分位数的均值。该方法能完美消除样本间的分布差异，但可能扭曲原始数据的生物学变异，且要求样本间“大部分基因无真实差异”（如对照样本间）。1基于分布校正的方法：让数据“服从统一规则”1.2局部方法：针对特定数据类型优化-RPKM/FPKM/TPM：专为RNA-seq设计的表达量标准化方法，通过“（基因reads数/基因长度（kb））/总reads数（百万）”消除基因长度和测序深度的影响。其中，TPM（TranscriptsPerMillion）进一步考虑了基因长度的非线性关系（基因越长，reads数可能越多），是目前更推荐的标准化指标。但RPKM/FPKM/TPM均假设“所有基因表达量无真实差异”，在处理差异表达显著的样本（如肿瘤与正常组织）时可能引入偏差。-TMM（TrimmedMeanofM-values）：edgeR包中提出的方法，通过计算“两两样本间差异表达基因的M值（log2倍数变化）的加权均值”作为标准化因子，排除极端高表达基因的干扰。适用于RNA-seq数据，尤其当样本间测序深度差异较大时，能有效校正深度偏差。1基于分布校正的方法：让数据“服从统一规则”1.2局部方法：针对特定数据类型优化-RLE（RelativeLogExpression）：DESeq2包中提出的方法，以“每个基因与所有样本中几何均数的log2比值”为基础，计算样本中所有基因比值的几何均数作为标准化因子。该方法假设“大多数基因无真实差异”，适用于无对照设计的实验（如临床样本）。2基于方差稳定的方法：让“噪声”与“信号”分离更清晰组学数据（尤其是RNA-seq）的方差与均值存在强相关性（“均值-方差关系”）：低表达基因的方差较小，高表达基因的方差较大。这种关系会干扰差异表达的统计检验（如t检验、ANOVA），导致低表达基因因“方差小”而容易被判定为差异显著，高表达基因则可能因“方差大”而被忽略。方差稳定方法通过数学变换打破这种相关性，使方差与均值无关。-Log2转换：最简单的方差稳定方法，通过“log2(原始值+1)”（加1避免log2(0)）压缩高表达基因的数值范围，减弱均值-方差关系。例如，基因A原始reads数为1000（log2=9.96），基因B为100（log2=6.64），转换后差异从9倍缩小至3.32倍，使低表达基因的统计检验效力提升。但log2转换对极低表达基因（如reads=1）的校正效果有限。2基于方差稳定的方法：让“噪声”与“信号”分离更清晰-DESeq2的“variancestabilizingtransformation”（VST）”：通过拟合负二项分布的均值-方差关系，构建一个非线性变换函数，使变换后数据的方差近似恒定。VST保留了原始数据的生物学变异，同时适合PCA、聚类等需要线性关系的下游分析。-limma-voom：limma包针对RNA-seq数据的改进方法，通过“log2转换+精确权重”估计基因的表达量方差，权重与基因的检测精度相关（高表达基因权重高）。该方法将离散的count数据转换为连续的正态分布数据，可直接应用于limma的差异表达分析，兼顾了统计效力与计算效率。2基于方差稳定的方法：让“噪声”与“信号”分离更清晰3.3基于机器学习的方法：从“数据驱动”到“模型驱动”的智能校正当组学数据存在复杂的批次效应（如多中心数据、多平台数据融合）或非线性偏差时，传统基于统计假设的方法难以有效校正。机器学习方法通过“无监督”或“监督”学习，自动识别数据中的隐藏结构，实现更精准的标准化。-ComBat：最经典的批次效应校正方法，基于“贝叶斯框架”，同时估计批次效应的“位置参数”（均值）和“尺度参数”（方差），并通过“经验贝叶斯”方法共享信息，提升对小样本的校正效果。适用于基因芯片、RNA-seq等多种数据类型，但要求“批次效应与生物学效应独立”（即不同生物学组别间批次分布均匀）。2基于方差稳定的方法：让“噪声”与“信号”分离更清晰-Harmony：针对单细胞组学数据设计的批量校正工具，通过“聚类-迭代-校正”流程：首先对细胞进行聚类（如基于PCA降维后的空间位置），然后在每个聚类内估计批次效应并校正，最后整合所有聚类。相较于ComBat，Harmony能更好地保留细胞亚型的生物学结构，避免“过度校正”导致的细胞类型混淆。例如，在单细胞RNA-seq中，若肿瘤样本与正常样本来自不同批次，ComBat可能将肿瘤细胞与正常细胞的差异误判为批次效应而消除，而Harmony通过聚类（如按“肿瘤细胞”“正常细胞”聚类）可在类内校正批次，保留类间差异。-SAVER（Single-CellAnalysisviaEnhancementofReadCounts）：针对单细胞RNA-seq数据“dropout事件”（低表达基因因技术原因未被检测，表现为零表达）的标准化与填充方法。2基于方差稳定的方法：让“噪声”与“信号”分离更清晰通过“贝叶斯分层模型”整合基因表达量的先验知识（如基因的平均表达量、细胞间的表达相关性），对dropout值进行概率性填充，同时保留真实的零表达（如基因不表达）。该方法不仅校正了技术偏差，还提升了低表达基因的检测灵敏度。4多组学整合的标准化方法：构建“跨组学统一坐标系”单一组学数据仅能反映生命现象的部分维度，而多组学数据（如基因组+转录组+蛋白质组）的整合分析能更全面解析生物学机制。但不同组学数据的“尺度”“分布”“生物学意义”存在巨大差异，需开发专门的整合标准化方法。-MOFA（Multi-OmicsFactorAnalysis）：基于“因子分析”的多组学整合框架，通过提取“潜在因子”解释不同组学数据的共同变异（如生物学状态）和特定变异（如组学特异性技术偏差）。标准化过程隐含在因子分解中，每个组学数据被转换为“因子载荷”，实现跨组学的可比性。例如，在癌症研究中，MOFA可能提取“增殖因子”“免疫浸润因子”，其中“增殖因子”同时驱动基因表达上调、蛋白质丰度增加，而“免疫浸润因子”可能仅影响转录组和蛋白质组，MOFA可分离这些因子，避免技术偏差干扰。4多组学整合的标准化方法：构建“跨组学统一坐标系”-iCluster：基于“整合聚类”的多组学标准化方法，通过“惩罚似然”模型同时优化样本的聚类标签和组学数据的权重，使不同组学数据在聚类中贡献均衡。例如，若基因组数据（如突变）的方差远大于转录组数据，iCluster会自动降低基因组数据的权重，避免其主导聚类结果，从而实现“多组学尺度统一”。四、标准化如何提升数据可解释性：从“数字矩阵”到“生物学故事”的跃迁标准化的最终价值不在于“数据本身的变化”，而在于通过消除噪声、统一尺度、增强可比性，使数据更易被人类理解和生物学机制解读。可解释性（Interpretability）是组学数据从“科研工具”转化为“决策依据”的核心，标准化通过以下四个维度显著提升可解释性。4多组学整合的标准化方法：构建“跨组学统一坐标系”4.1降低噪声，凸显“真实信号”：让生物学差异“浮出水面”原始组学数据中，真实生物学信号往往被技术噪声和随机变异淹没。标准化通过“信噪比提升”，使生物学差异更容易被识别和解读。例如，在阿尔茨海默病（AD）的脑脊液蛋白质组学研究中，未经标准化的数据中，AD患者与正常对照的差异蛋白可能被“样本间总蛋白浓度差异”“批次效应”等噪声掩盖，导致仅能检测到5个差异蛋白；而采用TMT标记+标准化方法后，技术噪声被压缩，差异蛋白数量增至50个，其中包括已知AD生物标志物（如Aβ42、tau蛋白）和新的候选标志物（如neurofilamentlightchain）。这些差异蛋白的生物学意义（如神经炎症、突触损伤）得以清晰呈现，为AD的早期诊断提供了线索。4多组学整合的标准化方法：构建“跨组学统一坐标系”更关键的是，标准化后的数据能更准确地反映生物学变异的“方向”与“幅度”。例如，在药物处理实验中，若某基因在标准化前表达量从100（对照组）升至150（处理组），标准化后从1.0升至1.5，可直观解读为“处理上调该基因50%”，而非纠结于原始reads数的绝对值差异。这种“相对变化”的解读方式更符合生物学逻辑（如基因表达倍数变化、蛋白丰度比例变化）。4.2增强特征可比性：构建“跨组学、跨样本”的统一认知框架生物系统的复杂性在于不同组学数据（如基因突变、基因表达、蛋白修饰）从不同层面反映同一生物学过程。标准化通过“尺度统一”和“分布对齐”，使这些分散的数据点能够被整合解读。例如，在癌症驱动基因识别中：4多组学整合的标准化方法：构建“跨组学统一坐标系”-基因组数据：通过标准化校正测序深度差异，计算基因突变频率（如某基因在肿瘤样本中的突变率=突变样本数/总样本数）；-转录组数据：通过RPKM/TPM标准化，计算基因表达差异倍数（如处理组vs对照组的log2FC）；-蛋白质组数据：通过总蛋白归一化+Z-score标准化，计算蛋白丰度变化。标准化后，可将“基因突变频率”“表达log2FC”“蛋白Z-score”整合为“多组学特征矩阵”，通过相关性分析（如突变高表达蛋白是否也高表达）或机器学习模型（如随机森林筛选多组学联合驱动基因），构建“基因-表达-功能”的完整链条。例如，在肺癌研究中，标准化后发现EGFR基因突变频率高的样本中，其转录组标准化后的EGFR表达log2FC显著高于突变频率低的样本，且蛋白组标准化后的EGFR蛋白Z-score同步升高，这种“一致性变化”强有力地支持了EGFR作为肺癌驱动基因的结论，而非单一组学的“孤证”。3支持可解释性模型：让“黑箱分析”回归“生物学逻辑”随着机器学习在组学数据中的应用日益广泛，“模型可解释性”成为关键挑战。标准化后的数据因分布规整、噪声低，更易与可解释性模型结合，将“预测结果”转化为“生物学机制”。例如，在疾病分型研究中：-输入标准化：采用ComBat校正批次效应后，将标准化后的基因表达矩阵输入随机森林模型进行聚类；-特征重要性排序：模型输出“驱动分型的Top20基因”，这些基因因标准化后噪声低，其表达变化与分型的相关性更显著；-生物学通路注释：对Top20基因进行GO/KEGG富集分析，发现其显著富集于“免疫应答”“细胞凋亡”等通路，从而将“分型结果”与“免疫状态”“细胞命运”等生物学过程关联。3支持可解释性模型：让“黑箱分析”回归“生物学逻辑”此外，标准化后的数据更适合应用“可解释性AI工具”，如SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）或LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）。这些工具通过计算每个特征（如基因）对预测结果的“贡献值”，生成“基因-疾病”的局部解释。例如，在糖尿病风险预测模型中，标准化后的空腹血糖、HbA1c等临床指标与“糖脂代谢通路”基因的表达量共同构成风险因子，SHAP可量化显示“某基因表达每升高1个Z-score，糖尿病风险增加15%”，这种“数值化解释”比原始数据的相关性分析更具生物学说服力。4促进结果复现与转化：构建“可信任、可推广”的科研生态科学研究的核心价值在于“可复现性”，而标准化是确保跨实验室、跨平台数据复现的基础。例如，在癌症生物标志物研究中，若实验室A采用标准化方法发现“基因X的表达量与患者生存率显著相关”，实验室B可通过相同的标准化流程分析其独立队列数据，验证该结论的普适性。这种“标准化-验证-转化”的闭环，是标志物从“科研发现”走向“临床应用”的必经之路。以液体活检为例，循环肿瘤DNA（ctDNA）甲基化标志物的检测需经历样本采集、亚硫酸氢盐转化、测序、数据分析等多个环节。不同实验室的样本保存时间、亚硫酸氢盐转化效率、测序平台可能存在差异，导致原始甲基化信号波动。通过标准化（如内参基因校准+beta值转换），可将不同实验室的甲基化数据校准至同一尺度，实现“多中心数据整合”。例如，在结直肠癌早筛研究中，标准化后的Septin9基因甲基化标志物在5个中心队列中的AUC均超过0.85，最终被FDA批准为临床检测产品，其成功离不开标准化的“保驾护航”。4促进结果复现与转化：构建“可信任、可推广”的科研生态五、标准化实践中的挑战与应对策略：在“理想方法”与“现实数据”间寻找平衡尽管标准化对提升数据可解释性至关重要，但在实际应用中，研究者常面临“方法选择”“参数设置”“生物信息保留”等多重挑战。如何在“校正偏差”与“保留生物学信息”间找到平衡，是标准化实践的核心命题。5.1数据异质性的处理：当“理想假设”遭遇“现实复杂性”多数标准化方法基于“理想假设”（如“大多数基因无真实差异”“批次效应与生物学效应独立”），但现实数据往往违背这些假设。例如：-多中心临床样本：不同医院的样本采集流程（如抗凝剂类型、保存温度）、患者基线特征（如年龄、性别分布）差异巨大，导致“批次效应”与“生物学效应”深度耦合。此时，若直接使用ComBat校正，可能将“医院间的患者年龄差异”误判为“批次效应”而消除，掩盖真实的年龄相关基因表达变化。4促进结果复现与转化：构建“可信任、可推广”的科研生态-极端生物学差异样本：在肿瘤与正常组织的比较中，肿瘤组织可能存在大量基因的异常高表达（如癌基因）或低表达（如抑癌基因），此时“大多数基因无真实差异”的假设不成立，RPKM/TPM等全局标准化方法可能因“高表达基因主导”而扭曲低表达基因的真实差异。应对策略：-分层标准化：先根据生物学特征（如样本类型、临床分期）对数据进行分层，再在层内进行标准化。例如，在肿瘤研究中，将“肿瘤样本”与“正常样本”分开，分别进行ComBat校正，避免“肿瘤-正常”的差异干扰批次校正。4促进结果复现与转化：构建“可信任、可推广”的科研生态-混合模型：采用“线性混合模型”（LMM）同时估计批次效应和生物学效应，将批次作为“固定效应”，生物学特征（如样本类型）作为“随机效应”，实现两者的分离。例如，limma包的“removeBatchEffect”函数支持引入生物学协变量，在校正批次效应的同时保留生物学差异。5.2方法选择的科学依据：从“数据类型”到“分析目标”的匹配标准化方法繁多，不同方法适用于不同的数据类型、实验设计和分析目标，盲目套用可能导致“过度校正”或“校正不足”。例如：-RNA-seq数据：若样本间测序深度差异大，TMM或RLE优于Z-score（Z-score对测序深度不敏感）；若存在单细胞特有的dropout事件，SAVER或MAGIC优于全局标准化。4促进结果复现与转化：构建“可信任、可推广”的科研生态-蛋白质组学数据：若数据为“label-free”（无标记定量），应采用“总蛋白归一化+Loess回归”校正run间效应；若为“TMT标记定量”，则需结合“peptide-level”和“protein-level”两级标准化。-甲基化数据：亚硫酸氢盐测序后的beta值（甲基化比例）呈“偏态分布”，需采用“logit转换”或“Beta回归”进行方差稳定，而非简单的Z-score。应对策略：-遵循领域指南：参考领域内标准化最佳实践，如RNA-seq分析优先使用DESeq2或edgeR的内置标准化方法，甲基化数据优先使用minfi包的流程。-预实验评估：通过“质控图”（如PCA图、箱线图）可视化标准化前后的数据分布。例如，标准化前若不同批次样本在PCA图中明显聚类，标准化后应实现混合；若标准化后样本的生物学分组（如病例-对照）消失，则可能“过度校正”。4促进结果复现与转化：构建“可信任、可推广”的科研生态5.3标准化与生物学信息的平衡：避免“为了校正而校正”标准化的目的是“提升可解释性”，而非“追求完美的数据分布”。过度标准化可能导致“生物学信号丢失”，尤其是对低丰度、低表达的分子（如某些长链非编码RNA、低丰度代谢物）。例如，在单细胞RNA-seq中，若采用Harmony进行强批次校正，可能将“稀有细胞亚型”（如神经干细胞）的弱表达信号误判为“噪声”而消除，导致细胞类型漏检。应对策略：-保留“弱信号”：对低表达分子采用“温和的标准化方法”（如log2转换代替VST），或设置“表达量阈值”（如仅保留平均表达量>1的基因），避免其因“方差小”而被过度压缩。4促进结果复现与转化：构建“可信任