两个表达量矩阵去除批次效应之前是否需要归一化

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前面我们视频号直播了一个表达量芯片数据处理，详见： 这样去除表达量芯片的批次效应可能不妥 ，这个物信息学数据挖掘的标题是：《 Novel ferroptosis gene biomarkers and immune infiltration profiles in diabetic kidney disease via bioinformatics 》，直播回放的视频在： 我们之所以要对两个表达量矩阵做去除批次效应的处理，就是因为两个表达量矩阵的取值范围就不一样，而且每个矩阵内部的每个样品或者每个基因的分布范围也不一样，做去除批次效应的处理就是为了抹去两个矩阵的系统性差异。 批次效应（Batch Effect）是指在生物样本的基因表达数据中，由于实验设计、样本处理、数据采集和处理等非生物学因素导致的样本之间的差异。这些差异可能掩盖或模糊了生物学上真实的变异，因此需要通过去除批次效应来揭示数据中真实的生物学信息。以下是去除批次效应 ………………………………