ในชีววิทยาโมเลกุลผลกระทบแบบชุด (batch effect)เกิดขึ้นเมื่อปัจจัยที่ไม่ใช่ชีวภาพในการทดลองทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลที่ได้จากการทดลอง ผลกระทบดังกล่าวอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องเมื่อสาเหตุของผลกระทบเหล่านั้นมีความสัมพันธ์กับผลลัพธ์ที่น่าสนใจอย่างน้อยหนึ่งอย่างในการทดลอง ผลกระทบเหล่านี้พบได้ทั่วไปใน การทดลอง การจัดลำดับแบบความเร็วสูง หลายประเภท รวม ถึงการทดลอง ที่ใช้ไมโครอาร์เรย์เครื่องแมสสเปกโทรเมตร^{[ 1 ]}และข้อมูลการจัดลำดับ RNA ของเซลล์เดี่ยว^{[ 2 ]} ผลกระทบ เหล่านี้มักถูกกล่าวถึงในบริบทของจีโนมิกส์และการวิจัยการจัดลำดับแบบความเร็วสูง แต่ก็มีอยู่ในสาขาวิทยาศาสตร์อื่นๆ ด้วยเช่นกัน^{[ 1 ]}

มีการเสนอคำจำกัดความของคำว่า "batch effect" ไว้หลายแบบในเอกสารทางวิชาการ Lazar et al. (2013) ตั้งข้อสังเกตว่า "การให้คำจำกัดความที่สมบูรณ์และไม่คลุมเครือของสิ่งที่เรียกว่า batch effect เป็นงานที่ท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากต้นกำเนิดและวิธีการที่มันปรากฏในข้อมูลนั้นยังไม่เป็นที่ทราบหรือบันทึกไว้อย่างครบถ้วน" โดยมุ่งเน้นที่การทดลองไมโครอาร์เรย์ พวกเขาเสนอคำจำกัดความใหม่โดยอิงจากคำจำกัดความก่อนหน้านี้หลายประการ: "[T]the batch effect แสดงถึงความแตกต่างทางเทคนิคที่เป็นระบบเมื่อตัวอย่างถูกประมวลผลและวัดในชุดที่แตกต่างกัน ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับความแปรปรวนทางชีวภาพใด ๆ ที่บันทึกไว้ในระหว่างการทดลอง MAGE [microarray gene expression]" ^{[ 3 ]}

มีการระบุปัจจัยแปรผันหลายอย่างที่อาจเป็นสาเหตุของผลกระทบจากชุดการผลิต ซึ่งรวมถึงปัจจัยดังต่อไปนี้:

• เงื่อนไขในห้องปฏิบัติการ^{[ 1 ]}
• การเลือกชุดหรือล็อตของรีเอเจนต์^{[ 1 ] [ 4 ]}
• ความแตกต่างระหว่างบุคลากร^{[ 1 ]}
• เวลาของวันที่ทำการทดลอง^{[ 4 ]}
• ระดับโอโซนในชั้นบรรยากาศ^{[ 4 ]}
• อุปกรณ์ที่ใช้ในการทำการทดลอง

มีการพัฒนาเทคนิคทางสถิติต่างๆ เพื่อพยายามแก้ไขผลกระทบจากชุดข้อมูลในการทดลองที่มีปริมาณข้อมูลสูง เทคนิคเหล่านี้มีจุดประสงค์เพื่อใช้ในขั้นตอนการออกแบบการทดลองและการวิเคราะห์ข้อมูล โดยในอดีตส่วนใหญ่จะเน้นไปที่การทดลองทางจีโนมิกส์ และเพิ่งเริ่มขยายไปสู่สาขาวิทยาศาสตร์อื่นๆ เช่นโปรตีโอมิกส์ [ ^{5 ] ปัญหา}หนึ่งที่เกี่ยวข้องกับเทคนิคเหล่านี้คือ อาจทำให้ความแปรปรวนทางชีวภาพที่แท้จริงหายไปโดยไม่ได้ตั้งใจ^{[ 6 ]}เทคนิคบางอย่างที่ใช้ในการตรวจจับและ/หรือแก้ไขผลกระทบจากชุดข้อมูล ได้แก่:

• สำหรับข้อมูลไมโครอาร์เรย์ ได้มีการใช้โมเดลผสมเชิงเส้น โดยมีปัจจัยรบกวนรวมอยู่ด้วยในรูปแบบจุดตัดแบบสุ่ม ^{[ 7 ]}
• ในปี 2550 Johnson และคณะได้เสนอ เทคนิค Bayesian เชิงประจักษ์สำหรับการแก้ไขผลกระทบจากชุดการผลิต วิธีการนี้ถือเป็นการปรับปรุงวิธีการก่อนหน้านี้ เนื่องจากสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพกับชุดการผลิตขนาดเล็ก^{[ 4 ]}
• ในปี 2012 ได้มีการเปิดตัว ซอฟต์แวร์แพ็กเกจ sva ซึ่งประกอบด้วยฟังก์ชันหลายอย่างสำหรับการปรับแก้ผลกระทบจากชุดข้อมูล รวมถึงการใช้ การประมาณค่า ตัวแปรทดแทนซึ่งก่อนหน้านี้ได้แสดงให้เห็นแล้วว่าช่วยปรับปรุงความสามารถในการทำซ้ำและลดการพึ่งพาในงานวิจัยที่มีปริมาณงานสูง
• Haghverdi et al. (2018) เสนอเทคนิคที่ออกแบบมาสำหรับข้อมูล RNA-seq เซลล์เดี่ยว โดยอาศัยการตรวจจับเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดร่วมกันในข้อมูล^{[ 2 ]}
• Papiez et al. (2019) เสนอ อัลกอริทึม การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเพื่อระบุผลกระทบของชุดข้อมูลที่มีค่าไม่ทราบในข้อมูลที่มีปริมาณงานสูง^{[ 8 ]}
• Voß et al. (2022) เสนออัลกอริทึมที่เรียกว่า HarmonizR ซึ่งช่วยให้เกิดความสอดคล้องของข้อมูลในชุดข้อมูลโปรตีโอมิกส์อิสระพร้อมการจัดการค่าที่หายไปอย่างเหมาะสม^{[ 9 ]}