BatchEffekte

Batch-Effekte bezeichnen systematische, nicht biologische Variation in Messdaten, die durch Unterschiede zwischen Verarbeitungsläufen entstehen. Solche Effekte treten in experimentellen Studien auf, wenn Proben in separaten Batches verarbeitet, gemessen oder gelaufen werden und technische Unterschiede die beobachteten Signalsignale verzerren können.

Ursachen der Batch-Effekte sind vielfältig. Typische Quellen umfassen unterschiedliche Reagenzchargen, verschiedene Messgeräte oder Plattformen, unterschiedliche Operators oder Zeitpunkte der Verarbeitung, sowie Probenaufbereitung und Datenverarbeitung. Insbesondere in genomischen, proteomischen oder metabolomischen Analysen sind Batch-Effekte eine häufige Quelle technischer Variation.

Auswirkungen der Batch-Effekte können schwerwiegend sein. Sie können zu systematischer Verzerrung bei der Identifikation von differentiell exprimierten Merkmalen, zu fehlschlussfolgerten biologischen Unterschieden oder zu verzerrten Clustering-Ergebnissen führen. Werden Batch und biologische Variablen ungewollt miteinander verschränkt, entstehen Konfoundierungen, die Biologie nicht mehr zuverlässig widerspiegeln.

Erkennung und Diagnostik erfolgen typischerweise durch explorative Datenanalyse. PCA oder andere Dimensionsreduktion zeigen oft Batch-Strukturen, die sich über Proben hinweg gruppieren. Zusätzlich helfen Batch-Labels, Korrelationen mit technischen Faktoren oder Tests auf signifikante Verbundenheiten zwischen Batch und Beobachtungen.

Korrektur- und Vermeidungsmethoden umfassen sowohl Design- als auch Analyseaspekte. Designbasierte Strategien beinhalten Randomisierung, Balancierung und Blockbildung, damit Proben verschiedener Gruppen über Batches hinweg verteilt sind. Analytisch werden Batch-Effekte oft als Faktor integriert oder gezielt entfernt. Bekannte Methoden sind ComBat (empirical Bayes), Remove Unwanted Variation (RUV) und Surrogate Variable Analysis (SVA); auch lineare gemischte Modelle kommen zum Einsatz. Wichtig ist, die Korrektur vorsichtig anzuwenden, da Überkorrektur echte Signale gefährden kann. Eine sorgfältige Validierung nach der Korrektur bleibt entscheidend.