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近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部教授瞿昆課題組、數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院教授陳發(fā)來課題組以及北京生命科學(xué)研究所研究員黎斌課題組合作完成了一項(xiàng)成果。該團(tuán)隊(duì)分析了百萬量級單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)評估了14種單細(xì)胞模態(tài)預(yù)測算法和18種單細(xì)胞多組學(xué)整合算法的性能。相關(guān)研究成果以Benchmarking algorithms for single-cell multi-omics prediction and integration為題，在線發(fā)表在《自然-方法》（Nature Methods）上。單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)的發(fā)展，為探索細(xì)胞功能和復(fù)雜的基因調(diào)控機(jī)制提供了機(jī)遇。然而，濕實(shí)驗(yàn)方法通常面臨著高成本、數(shù)據(jù)質(zhì)量有限及批次效應(yīng)等挑戰(zhàn)。為克服這些局限，生物信息學(xué)家基于統(tǒng)計(jì)模型和人工智能技術(shù)，開發(fā)了多種算法。這些算法能夠利用單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)推斷同一細(xì)胞內(nèi)的蛋白質(zhì)豐度和染色質(zhì)可及性信息，并通過將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的特征空間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合以去除批次效應(yīng)。這些工具提升了現(xiàn)有單細(xì)胞數(shù)據(jù)的解析能力。然而，面對海量數(shù)據(jù)和眾多算法，科研人員往往難以判斷哪些工具最適合他們的研究工作。因此，對這些算法進(jìn)行基準(zhǔn)測試尤為重要。該研究收集了47個(gè)數(shù)據(jù)集的上百萬個(gè)單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)，涵蓋多個(gè)生物樣本和實(shí)驗(yàn)平臺。研究設(shè)計(jì)了一套全面的評估流程，結(jié)合算法的準(zhǔn)確性、魯棒性和計(jì)算資源消耗等多維度指標(biāo)，評估了領(lǐng)域內(nèi)的常用算法。結(jié)果顯示，在蛋白質(zhì)豐度預(yù)測方面，totalVI和scArches表現(xiàn)最優(yōu)異；在染色質(zhì)可及性預(yù)測中，LS_Lab算法排名領(lǐng)先；在多組學(xué)整合分析中，Seurat、MOJITOO和scAI在垂直整合上表現(xiàn)突出，而totalVI和UINMF在水平整合和馬賽克整合任務(wù)中展現(xiàn)出優(yōu)異性能。該工作為算法設(shè)計(jì)提供了新思路，并為未來多組學(xué)數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)，為幫助科研人員選擇合適的分析工具，該團(tuán)隊(duì)在GitHub上發(fā)布了完整的分析流程、代碼和測試數(shù)據(jù)集，以供同行使用和改進(jìn)。進(jìn)一步，科研人員探討了這些算法的數(shù)學(xué)原理，發(fā)現(xiàn)了降噪處理是提高單細(xì)胞數(shù)據(jù)預(yù)測精度的關(guān)鍵。在性能評估中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及基于概率模型的深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)出優(yōu)勢。同時(shí)，研究提出，現(xiàn)有模態(tài)預(yù)測算法在某些關(guān)鍵蛋白的預(yù)測性能上有待提升，染色質(zhì)可及性預(yù)測的準(zhǔn)確性需要進(jìn)一步優(yōu)化。研究工作得到國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃和國家自然科學(xué)基金等的資助，并獲得中國科大超級計(jì)算中心與生命科學(xué)學(xué)院生物信息學(xué)中心的計(jì)算資源支持。論文鏈接評估流程示意圖