10:13arXiv cs.AI@Jiabei Cheng, Jingbo Zhou, Jun Xia, Changkai Li, Zhen Lei, Chang Yu, Stan Z. Li精选单细胞多组学数据同时测量多种模态,但实验成本高、噪声大,催生了多种计算翻译方法。然而,现有方法缺乏系统性的基准评估。为此,研究者提出了scTranslation基准,包含多样化数据集、集成最新模型并提供全面评估指标。该基准还评估了特征选择、特征质量和小样本设置等影响因素,这些因素此前很少被系统研究。通过大规模实验,scTranslation揭示了多项重要发现,为未来研究开辟了新方向。基准已开源,代码可在GitHub获取。论文单细胞组学多模态翻译基准评估开源/仓库scTranslation推荐理由:单细胞组学研究者终于有了系统评估翻译模型的工具——scTranslation覆盖了数据、指标和影响因素,做多模态分析的团队可以直接用这个基准来对比方法,省去自己搭建评估流程的麻烦。原文