跨生物背景扰动特征重映射的基准框架

摘要

针对不同生物学背景下扰动效应预测的挑战，研究人员提出了一种名为“特征重映射”（signature recontextualization）的基准框架，明确定义了预测任务、目标数据可用性以及基于特征恢复的评估指标。该框架在三种目标背景下评估性能：仅对照组、低覆盖和高覆盖。他们对投影法（projectCor）、网络传播法（netProp）与深度学习基础模型（scGPT、STACK）及统计基线进行了比较，覆盖四种扰动数据集，包括细胞系中的CRISPR敲除和药物扰动，以及大鼠组织的体内化学扰动。结果显示，投影和网络方法在不同扰动类型和背景下表现灵活，有时甚至优于深度学习模型，表明模型复杂度并不必然提升跨背景泛化能力。预测能力与通路保守性、转录响应强度和基线相似性相关。所有数据和方法已作为开源R包sigRecon发布。