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单细胞基础模型低数据预测优势获基准验证
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AI 综述
2026年10月12日，一项bioRxiv预印本研究对四个单细胞基础模型开展基准测试，覆盖868个疾病预测任务（82个数据集）及65个CELLxGENE细胞类型数据集。结果显示，全量数据下，基线方法（对数归一化计数）在细胞类型预测上优于最佳模型TranscriptFormer-Sapiens，在疾病预测上与该模型持平；但在标注细胞稀少（每类约102个样本以内）时，TranscriptFormer-Sapiens在两项任务上均显著优于基线。
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最新进展10月12日 08:00
预印本显示低数据量下TranscriptFormer-Sapiens预测显著优于基线。报道时间线
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10月12日
- bioRxiv 预印本单细胞基础模型基准测试：低数据量下细胞类型与疾病状态预测更具优势
研究对四个单细胞基础模型在868个疾病预测任务（82个数据集）和65个CELLxGENE细胞类型数据集上进行基准测试。全量数据下，基线（对数归一化计数）在细胞类型预测上优于最佳模型TranscriptFormer-Sapiens，在疾病预测上与之持平；但在标注细胞稀少（每类约102个样本以内）时，TranscriptFormer-Sapiens在两项任务上均显著优于基线。
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