Nat Methods | 刘琦团队开发单细胞扰动响应全面基准评估平台及提出可泛化的扰动响应预测策略

背景：单细胞扰动测序技术快速发展，但现有预测算法缺乏系统评估框架。研究目的：刘琦团队构建了scPerturBench基准评估平台，系统评估27种算法在细胞背景泛化和扰动泛化场景下的性能，并探讨大模型与基线模型的适用边界。结论：该平台提供了全面的评估指标体系，发现模型性能对训练-测试集相似性敏感，并提出基于解耦学习的cell line embedding策略以增强泛化能力；同时指出在数据量小时基线模型更优，数据充足时大模型更具优势，为未来算法设计提供重要参考。