Realmente depende de cuán confundido esté el efecto que le interesa con el estudio. Si están perfectamente confundidos (por ejemplo, sus “controles” son todos del Estudio A y sus “casos” son todos del Estudio B) es básicamente imposible hacer esto correctamente. Sin embargo, si tiene representantes de ambos grupos en ambos estudios, puede comenzar a pensar en normalizar los efectos del estudio. Hay una variedad de formas de hacerlo, que van desde simples (por ejemplo, modelos lineales ANOVA-esque) hasta más complejas (por ejemplo, análisis de variables sustitutas).
Definitivamente, hay situaciones en las que puede utilizar datos de estudios totalmente diferentes sin mucho miedo, como la predicción de funciones (en ese caso, le interesan principalmente las relaciones por pares entre genes y dentro de conjuntos de datos individuales, por lo que es un juego de pelota bastante diferente), pero si “análisis de expresión diferencial” quiere decir “algo así como una prueba t”, la confusión será un tema crítico.