综述：基因组数据分析中的排序聚合方法与工具

【编辑推荐】本篇综述系统梳理了排序聚合（RA）技术在基因组学中的应用，涵盖分布法、启发式算法、贝叶斯（Bayesian）和随机优化（stochastic）等方法，为解决基因表达分析、生物标志物发现等领域的异质性数据整合难题提供了方法论指导。

　　

排序聚合的基因组学应用价值

排序聚合（Rank Aggregation, RA）通过整合不同来源的基因排序数据，在基因表达分析、疾病生物标志物筛选等领域展现出独特优势。面对基因组学中高通量测序产生的海量异质数据，传统分析方法常因技术偏差或样本差异导致结果不可靠，而RA技术能有效调和不同实验条件下的排名矛盾，例如在癌症驱动基因筛选中将ChIP-seq、RNA-seq等多组学数据统一为可解释的基因优先级列表。

方法学进展与挑战

当前RA方法主要分为四大类：

1. 1.

   分布法：基于概率模型（如Borda计数）处理离散排名

2. 2.

   启发式算法：采用遗传算法或模拟退火优化排名一致性

3. 3.

   贝叶斯框架：通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟解决小样本问题

4. 4.

   随机优化：适用于单细胞RNA-seq（scRNA-seq）这类高噪声数据

值得注意的是，空间转录组（Spatial Transcriptomics）数据的出现对传统RA方法提出新挑战——如何整合基因表达的空间坐标信息成为前沿课题。

未来发展方向

领域内亟待建立统一的评估标准（如基于AUROC曲线的基准测试），并开发适应单细胞多组学（scMulti-omics）的跨模态RA算法。研究者建议将注意力机制（attention mechanism）引入RA模型，以自动识别不同数据源的可靠性权重，这或将突破当前生物医学大数据整合的瓶颈。