单细胞多模态数据整合方法的系统性基准测试与评估

随着单细胞多模态数据（包括非配对和配对数据集）的爆发式增长，研究人员对40种整合算法进行了全面基准测试，涵盖DNA、RNA、蛋白质和空间组学（spatial omics）等模态。该研究通过评估可用性、准确性和鲁棒性，为单细胞多组学（single-cell multi-omics）领域提供了方法选择的黄金标准，推动精准医学发展。

　　

这篇注册报告开启了一场单细胞多模态数据整合的"奥林匹克竞赛"。随着技术进步，科学家们现在能同时获取非配对（separate profiling）和配对（simultaneous measurement）的单细胞多模态数据集，催生了大量整合工具如雨后春笋般涌现。

研究团队对40种整合算法展开了系统性"压力测试"，覆盖DNA、RNA、蛋白质和空间组学（spatial omics）四大模态，针对配对、非配对以及混合型（mosaic）数据集进行全方位评估。就像给算法们做"体检"一样，研究人员从使用便捷性、整合准确度到抗干扰能力（robustness）等多个维度展开测评。

这项基准研究如同为单细胞多组学（single-cell multi-omics）领域绘制了一幅"导航图"，帮助科研人员根据数据类型和应用场景选择最佳工具。随着单细胞技术迈向更高通量和更多模态，这项研究无疑将成为领域内的重要路标。