高通量组学技术被广泛的应用于生物医学研究中,例如基因标记物的识别、潜在药物靶点的发现和临床预测模型的建立。然而,组学数据的分析常常受到批次效应的影响。批次效应是一种技术混杂因素,它通常会导致假阳性和假阴性的产生,从而阻碍了对高通量组学数据的深入研究,同时给其临床应用带来了严重的挑战。本文主要研究了高通量组学数据中对抗批次效应的可行策略,重点阐明了现有批次效应校正算法在高通量组学数据应用中的实际局限性,并为该领域提供可行的批次效应校正策略。本文的主要研究内容如下:在第1章中,本文首先概述了批次效应是如何产生的、常用的批次效应校正算法、批次效应检测方法以及目前迫切需要解决的重点问题。在第2章中,本文研究了批次效应校正算法的实际局限性,以及什么时候应该关注批次效应?目前已经开发了许多批次效应校正算法来消除批次效应的影响,虽然存在对各种批次效应校正算法性能的比较研究,然而,批次效应校正算法的实际局限性仍有待澄清。本研究使用两种不同的方法来模拟类效应和批次效应,并基于转录组和蛋白质组学平台上各种代表性数据集来测试结果的一致性。结果表明在类效应和批次效应存在中等混淆的情况下,大多数批次效应校正算法表现出较好的鲁棒性,只受上游标准化方法的微弱影响。然而,批次效应校正算法也存在局限性:当类效应和批次效应严重混淆时,批次效应校正算法的性能会显著下降,它们的精度,召回率和批次校正的性能会有所不同。此外,去除批次效应并不能保证最佳的功能分析。以上这些结果在众多的测试数据集中得到了一致的支持。综上结果表明批次效应校正算法都存在一定的局限性,没有一种方法能够适用于所有的情况。在第3章中,关于批次效应的校正算法,本文提出了一种类特异性的Com Bat（CS-Com Bat）算法,并证明了它比目前常用的Com Bat算法在应对批次效应和类效应混杂问题时更具鲁棒性。Com Bat是最广泛使用的批次效应校正算法（BECAs）之一,它基于经验贝叶斯方法来校正批次效应。然而,现有标准的Com Bat在校正批次效应时仅考虑了批次效应的信息,而通常会忽略类（表型）信息。在实验设计不平衡导致批次和类效应混淆的情况下,忽略类信息很可能会导致性能问题。于是,我们提出了一种执行Com Bat的替代策略（CS-Com Bat）,该方法的特点是针对每个类中的批次效应进行独立校正,然后合并校正后的数据。我们将CS-Com Bat与其他批次效应校正算法进行综合比较研究。结果表明:CS-Combat在具有批次效应和类效应混淆的真实数据和模拟数据上都优于标准的Com Bat算法,以及其它BECAs,CS-Com Bat实现了批次校正和类效应保持之间更好的平衡。此外,研究发现重新平衡方法“合成少数类过采样技术（SMOTE）”与BECAs协同使用,可以大幅提高BECAs在应对批次效应和类效应混杂问题上的性能。总之,CS-Com Bat是处理批次效应和类效应混淆情况时的一种潜在的有效方法,且与SMOTE协同使用效果更好。在第4章中,本文研究了CS-Com Bat在小样本量高通量组学数据中对于批次效应的校正。由于时间,经费和样本的限制,许多高通量数据样本量相对较小,而现有大多数的批次效应校正算法不适用于小样本量数据。Com Bat是为数不多的可用于处理小样本数据的算法之一。然而,Com Bat也并不完善,因为它通常忽略了类信息,因此,它可能会导致不正确的批次效应推断和移除。相比之下,我们之前提出的CS-Com Bat由于考虑了类信息,在批次效应校正方面可能具有更好的效果。因此,本研究重点评估了在具有挑战性的小样本量情况下,CSCom Bat和其他Com Bat的性能。结果表明,在小样本量数据的情况下,在具有真实和模拟批次效应的测试基因组和蛋白组数据集中,CS-Com Bat相比于其他的方法能够更加彻底地消除批次效应,并且提供更高的召回率和样本间的相似性。何时使用Com Bat或CS-Com Bat取决于分析的需求:当需要高的精度时（例如:设计药物靶标）,Com Bat是一个优先的选择。但当需要高的召回率时（例如:了解疾病的机制）,CS-Com Bat是更优的选择。在第5章中,我们对本文的工作进行了总结和展望,并强调了本文的创新之处。综上所述,本文全面研究了高通量组学数据中批次效应校正的算法的实际局限性,并提供了潜在有效的批次效应校正策略。这些发现将有助于研究者更加关注批次效应的问题,减轻批次效应对他们实验的影响,并为鉴定基因标记物和药物靶标提供潜在的应用。