Batch effect가 결과 해석을 어떻게 왜곡하는가
1. Batch effect는 단순한 오차가 아니다✔ 일반적인 오해“조금의 drift”“보정하면 해결되는 기술적 문제”✔ 실제 영향Batch effect는 데이터를 다음과 같이 바꾼다:가짜 그룹 차이 생성진짜 biological signal 제거biomarker 후보 뒤바뀜모델 예측력 과대평가재현성 붕괴👉 즉, 연구 결론 자체를 바꿔버린다.2. 가장 위험한 왜곡: 가짜 biological difference 생성시나리오Batch 1 → ControlBatch 2 → Disease결과PCA에서 완벽한 separation 발생→ 연구자는 질병 특이 metabolite라고 해석실제 원인MS sensitivity driftcolumn agingmatrix effect 변화👉 질병이 아니라 분석 순서가 차이를..
제약산업
2026. 3. 7. 20:02
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