组学方法比较与敏感性分析

更新：2026-10-14；状态：可用；验证范围：原始研究和官方资料核对；方法说明，未运行完整专业分析流程。

比较方法先匹配问题和输入，敏感性分析用合理替代方案评估稳定性，不以最多显著结果排名。

固定可比条件

样本、目标、测量对象、参考和对比方向首先一致。再比较过滤、归一化、模型、估计量、缺失和校正集合。若方法回答不同问题，应分开命名而非排统一榜。

监督预测固定外层划分，所有选择在训练范围；差异推断明确独立单位和设计。重复记录不能为了对齐软件而被静默删掉或当独立样本。

同时看什么

比较效应方向/尺度、区间、排序、稳定性、有效样本和运行失败，而不只看显著集合大小。Jaccard高低受到阈值与功效，不能单独代表正确率；相关很高也可能有系统偏移。

敏感性方案预先依据技术和统计理由选择，如合理过滤、缺失处理、批次、可检测区域和参考。记录全部方案和排除原因，不反复挑最有利的结果。

验证分层

人工真值可核对公式与算法；同一数据的多软件一致只能说明实现/目标相容；独立样本和功能证据回答另外的问题。多个软件共同出错也可能一致。

可运行案例见人工数据贯通群体遗传统计、公开小鼠数据贯通多软件GWAS。结论边界见组学验证的层级与证据；本页没有新真实组学方法性能测试。