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导读：代谢组学与深度学习：克服批次效应的创新方法

引言：

代谢组学，作为生命科学的前沿领域，专注于揭示生物样品的定量代谢特征，其在临床应用和基础研究中扮演着至关重要的角色。然而，这一领域的发展面临一个显著挑战——批次效应。过去十年间，深度学习技术在数据科学领域崭露头角，成为解决此类问题的关键工具。上海交通大学和上海科技大学的研究团队提出了一种端到端的深度学习框架，旨在联合去除批次效应与分类，以提升基于MALDI MS的代谢组学数据的诊断准确性。

深度学习在代谢组学中的应用：

深度学习的崛起为代谢组学数据的解析提供了前所未有的工具，尤其在非靶向代谢组学领域，深度学习模型能够从复杂数据中挖掘出有价值的生物标志物，进而构建适用于个体患者的疾病预测模型。然而，批次效应的存在极大地阻碍了这一进程，因为它可能导致实验结果的不一致性。

上海交通大学的研究贡献：

研究团队提出的方法旨在通过深度学习框架实现两个目标：一是去除批次效应，二是对代谢组学数据进行分类。首先，该框架在公共CyTOF数据集上进行了验证，展示了其在模拟实验中有效消除潜在空间中的批次效应的能力。接着，通过应用此框架于私人MALDI MS数据集，实现了诊断准确性显著提升，平均提高了约5.1~7.9%，与现有最先进方法相比表现出明显优势。

方法与挑战：

当前，消除批次效应的传统方法包括位置尺度（LS）和矩阵分解（MF）。LS方法如ComBat采用贝叶斯框架调整不同批次的数据分布，而MF方法如代理变量分析（SVA）则通过分解数据来去除批次效应。然而，这些方法在理论假设和实践应用中可能存在局限性。

创新框架：

上海交通大学的研究团队提出了一种全新的框架，结合了批次效应去除与分类的双重功能。该框架由三个相互关联的网络组成：校准器、判别器和重构器。通过这三个组件的协同作用，不仅有效消除了批次效应，而且显著提升了分类准确性。

结论与展望：

虽然已有多种计算方法致力于批次效应的消除，但针对基于MALDI MS的代谢组学领域，新方法展现出更高的诊断准确性。研究揭示，合理的数据量和有效的模型调整对于提升分类性能至关重要。未来，研究将继续探索如何在多批次情况下优化模型性能，并开发更为高效、易于实施的解决方案。

关键链接：

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