预印本✓ 已核验VC0179
Liang W-L, Yang Y-B, Zhang Q-Y, Feng J-C, Wang Q-F, Zou D, Tang J-L, Liu Y, Wang S-Y, Duan J, Bai Y, Li Y-F, Sun W-Y, Cao Y-F, He R-R. · bioRxiv (preprint, not peer-reviewed) · 2026-10-13
预印本(未经同行评审):Liang 等(澳门科技大学、暨南大学)指出,单细胞扰动预测中少样本适配的常规评测让校准响应与留出目标共用同一个对照估计,会把对照误差带入预测并虚高得分。改用独立对照评分后,52 个“配置–数据集”条目中有 40 个排名发生变化。作者提出 SafeDelta,一种用校准数据决定是否进行适配的分离对照准则;在 6 个数据集上,按原有双对照评测,门控后的平均增益不为负。
DOI
论文✓ 已核验VC0145
Kernfeld E, Yang Y, Weinstock JS, Battle A, Cahan P. · Genome biology · 2025-11-17
Kernfeld 等(Genome Biology 2025):PEREGGRN 基准含 11 个扰动数据集;报告表达预测方法很少优于简单基线,并以偏差-方差和刻板性扰动响应两种假说讨论训练集均值为何强。
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论文✓ 已核验VC0144
Wong DR, Hill AS, Moccia R. · Bioinformatics · 2025-06-01
Wong、Hill、Moccia(Bioinformatics 2025):报告“CRISPR 先验均值”(训练集扰动细胞均值,靶基因按 CRISPRi/CRISPRa 先验设定)在 Adamson、Norman、Replogle K562 Essential 上优于微调 scGPT、GEARS 及简单神经基线;并提供修正后的 Adamson 数据集。
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论文✓ 已核验VC0146
Miller HE, Mejia GM, Leblanc FJA, Swain B, Wang B, de Lima Camillo LP. · Nature biotechnology · 2026-10-01
Miller 等(Nature Biotechnology 2026;作者来自 Shift Bioscience,论文含利益冲突声明):14 个数据集、18 个指标上的阳性对照基线与“动态范围分数”校准框架;认为 MSE 与 Pearson delta 常校准不良,在校准指标下深度学习模型可超过无信息基线。与 VC0048/VC0049/VC0052/VC0144/VC0145 立场相对。
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论文✓ 已核验VC0048
Ahlmann-Eltze C, Huber W, Anders S. · Nature methods · 2025-08-04
Ahlmann-Eltze等:深度模型未超越简单线性基线。
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论文✓ 已核验VC0049
Csendes G, Sanz G, Szalay KZ, Szalai B. · BMC genomics · 2025-04-23
Csendes等:基础模型扰动预测不如简单基线。
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