单细胞基础模型基准评测：跨物种注释占优，同物种内优势有限

Cupaioli 与 Merelli 在 bioRxiv 发布基准评测，将 scGPT、Geneformer V1/V2、Nicheformer、scFoundation 五种单细胞基础模型与 CellOracle、STATE 及任务匹配的简单基线放在同一批数据上比较，数据涵盖 K562 Perturb-seq、原代细胞、脑类器官与肺癌活检。结论是基础模型的价值主要体现在跨物种迁移标签：从人向小鼠肺注释时，Nicheformer 准确率 0.98，Geneformer V2 和 scFoundation 约 0.90，最好的简单基线为 0.68。 同一物种内，基础模型嵌入的细胞注释准确率与主成分分析相当；微调会改变分类准确率，但不改变敲除排序。作者称，Canavan、Krabbe 同源类器官及 4H 患者类器官每个细胞系和时间点仅一个文库，尚无法把方法差异与克隆、供体差异分开，这需要后续重复验证。

AI 根据报道生成 · 4 天前更新