跨单细胞数据集的RNA速度方法综合基准测试

背景：RNA速度提供了一个强大的框架，用于从单细胞RNA测序数据中推断细胞动态。该领域计算方法的快速激增促使了对系统评估的需求。然而，现有的比较往往范围有限或任务设计不完整，使用户缺乏明确的指导。因此，缺乏一个全面的、标准化的基准测试，能够使用适当的、特定于情境的指标，在不同生物学和技术场景中评估方法。结果：在本研究中，我们提出了一个涵盖30种不同方法的19种计算RNA速度工具的综合基准。我们系统地评估了25种仅RNA方法在八个评估任务中的表现，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，同时专门在模态集成任务中评估了五种增强模态方法。这些评估利用了34个数据集，涵盖26个真实世界和8个模拟场景。我们的结果揭示了方向一致性和阴性对照稳健性之间的明显权衡，时间建模策略的显著分组行为，以及由测序深度和定量选择驱动的变异性。这项研究还确定了几个方法论空白，包括需要改进基因依赖性建模、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速度方法建立了一个统一框架。至关重要的是，我们提供针对任务的指导，以促进基于特定生物学背景和技术约束的方法选择，而不是依赖单一的总体排名。