跨单细胞数据集的RNA速率方法全面基准测试

背景：RNA速率为从单细胞RNA测序数据推断细胞动力学提供了一个强大的框架。该领域计算方法的迅速扩散促使了系统评估的需求。然而，现有的比较往往存在范围有限或任务设计不完整的问题，使用户缺乏明确的指导。因此，缺乏一个全面、标准化的基准，能够使用适当的、特定于上下文的指标，在不同的生物和技术场景下评估方法。 结果：在本研究中，我们对19种计算RNA速率工具（涵盖30种不同的方法）进行了全面基准测试。我们系统评估了25种RNA-only方法在八个评估任务上的表现，将方向一致性、时间精度、阴性对照稳健性和测序深度稳定性指定为核心任务，同时专门在模态整合任务上评估了五种多模态增强方法。这些评估利用了涵盖26个真实世界和8个模拟场景的34个数据集。我们的结果揭示了方向一致性与阴性对照稳健性之间明显的权衡、跨时间建模策略的不同分组行为，以及由测序深度和量化选择驱动的变异性。本研究还指出了几个方法学上的不足，包括需要改进基因依赖性的建模、更准确的时间推断策略以及设计更好的多模态架构。 结论：该基准为评估RNA速率方法建立了一个统一的框架。至关重要的是，我们提供了任务感知指导，以促进基于特定生物背景和技术约束的方法选择，而不是依赖单一的总体排名。