Benchmarking Transcriptomics Foundation Models for Perturbation Analysis : one PCA still rules them all

理解基因、化合物及其在生物体中相互作用之间的关系仍然受到技术限制和生物数据复杂性的制约。深度学习在利用各种数据类型探索这些关系方面显示出潜力。然而，尽管转录组学能够提供详细的细胞状态信息，但由于其高噪声水平和数据可用性的限制，仍未得到充分利用。最近的转录组测序技术进步为揭示有价值的信息提供了新的机会，特别是随着许多新的转录组基础模型的出现，但还没有建立一个基准来稳健地评估这些新兴模型在扰动分析中的有效性。本文提出了一种新颖的、以生物学为驱动的评估框架和扰动分析任务层次结构，用于比较预训练基础模型之间的性能以及与传统的转录组数据学习方法的性能。我们汇集了来自不同测序技术和细胞系的多样化公共数据集，以评估模型的性能。我们的方法发现，scVI和PCA在理解生物扰动方面远比现有的基础模型更适合，尤其是在实际应用中。

该论文旨在解决如何有效评估和比较用于转录组学数据分析的预训练基础模型的问题，特别是这些模型在生物扰动分析中的表现。这是一个相对较新的问题，因为随着转录组学测序技术的进步，出现了许多新的基础模型，但缺乏一个系统的评估框架。

论文提出了一种新的、生物学上合理的评估框架和一系列扰动分析任务，以系统地比较不同预训练基础模型的性能。与现有的基础模型相比，该框架识别出scVI和PCA在理解生物扰动方面表现更佳，尤其是在实际应用中。

1. 提出了一个全面的评估框架，涵盖了多种扰动分析任务，为模型性能提供了多维度的评估标准。 2. 使用了来自不同测序技术和细胞系的多样化公共数据集，确保了评估的广泛性和代表性。 3. 实验结果表明，scVI和PCA在处理高噪声和有限数据量的转录组学数据时表现出色。 4. 论文强调了在实际应用场景中选择合适模型的重要性，并指出了未来研究的方向。

1. "Deep Learning for Single-Cell Transcriptomics" - 这篇论文探讨了深度学习在单细胞转录组学中的应用。 2. "A Comprehensive Evaluation of Single-Cell RNA-Seq Imputation Methods" - 该研究对单细胞RNA测序数据的插补方法进行了全面评估。 3. "Benchmarking Single-Cell RNA-Sequencing Analysis Pipelines Using a Consensus Approach" - 这篇论文通过共识方法对单细胞RNA测序分析管道进行了基准测试。 4. "scVI: A Probabilistic Generative Model for Dimensionality Reduction and Imputation of Single Cell Gene Expression Data" - 介绍了scVI模型及其在降维和插补中的应用。