bioRxiv · Bioinformatics· Liang, W.-L., Yang, Y.-B., Zhang, Q.-Y., Feng, J.-C., Wang, Q.-F., Zou, D., Tang, J.-L., Liu, Y., Wang, S.-Y., Duan, J., Bai, Y., Li, Y.-F., Sun, W.-Y., Cao, Y.-F., He, R.-R. ·· 27 天前精选AI 评分58
SafeDelta：单细胞扰动预测少样本适配的对照拆分判据
A split-control criterion for few-shot adaptation in single-cell perturbation prediction
AI 导读
该预印本提出 SafeDelta 对照拆分判据，用校准数据决定单细胞扰动预测是否进行少样本适配。作者指出传统评测在校准响应与留出目标间共用对照估计，会把对照误差带入预测并抬高分数；嵌套对照深度实验支持内积虚高随深度反比缩放，相关性虚高还取决于对照噪声信号比。
推荐理由
研究揭示少样本扰动预测评测中共用对照估计造成的分数虚高，并提出可迁移的对照拆分判据。
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