数据技术偏差

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数据技术偏差

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多组学技术

群落生态方法分析组学数据

随着多组学技术的不断发展，人们可以通过元条形码研究、宏基因组学、元转录组学、元代谢组学以及宏蛋白组学等多种技术对待检测样本的分子池进行测量，生成海量的多元数据集，进而对这些数据集进行分析，从而找到规律，解决科学问题。很显然，对于这些海量的数据集的分析，传统的单分子的分析方法已经不再适用。因此，对于这些数据集的分析，人们借鉴了传统群落生态学的分析方法，即找出这些分子的ɑ和β多样性，从而评估分子特征对样本特征的影响。然而，待检测样本和数据采集的方法和过程均会产生偏差和数据噪音，这些偏差和噪音会严重影响对分子多样性的评估，进而影响结论的准确度。近期一篇发表在Microbiome的评论文章对实验技术产生的偏差和数据噪音对分子多样性的影响进行了探讨，讨论了在何种条件下这些偏差会显著影响对数据集的ɑ和β多样性的分析，进而强调如何采用群落生态学中常用的新方法来改进多元分子数据的解释和集成。

多组学技术元数据集影响因素分子生态学（MME）数据技术偏差