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报告摘要: 批次效应是影响高通量数据（如RNA测序）测量的主要来源之一，不同的实验平台、实验室条件、不同的样品来源和人员差异都会导致批次效应，这些差异可能混淆数据并导致虚假的结论，批次效应的校正对于组学实验数据尤为重要。进行批次效应校正的关键输入是批次因子的知识，在许多情况下这些知识是未知的或不准确的，隐藏批次因子的检测成为需要解决的重要问题。本次报告将对目前批次效应校正与检测研究中的统计方法、机器学习方法进行梳理