단일세포 공간 전사체학 데이터는 다양한 실험 조건이나 시약 배치(batch)에서 얻어진 여러 샘플들을 통합하여 분석할 때 발생하는 기술적 편향, 즉 배치 효과를 포함하고 있습니다. 이는 실제 생물학적 신호가 아닌 실험적 요인에 의해 유전자 발현 패턴이 왜곡되는 현상을 의미하며, 이를 보정하는 것은 정확한 세포 상태 해석에 필수적입니다.
주요 정규화 전략
- Harmony: 주로 UMAP이나 t-SNE 같은 차원 축소 기법과 함께 사용되며, 각 배치 간의 평균적인 차이를 최소화하도록 좌표를 조정하는 비모수적 방법을 사용합니다.
- CCA (Canonical Correlation Analysis) 기반 방법: 두 데이터셋 간의 최대 상관관계를 찾는 방식으로 배치 간의 구조적 유사성을 강제적으로 맞춥니다.
이러한 통계적 방법론들은 오믹스 통합 분석의 기초를 제공하며, 특히 복잡한 세포 운명 결정 과정을 추적할 때 그 성능이 중요하게 평가됩니다. 성공적인 정규화는 데이터의 생물학적 신호를 최대한 보존하면서 기술적 잡음을 제거하는 데 목표를 둡니다.
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