这项研究发表于 Nature Methods，系统地基准测试了 27 种用于预测单细胞扰动反应的算法。作者构建了一个包含 29 个数据集的综合框架，通过 6 项指标从细胞语境泛化和扰动泛化两个核心场景评估模型的有效性。研究指出，目前尚不存在能胜任所有任务的通用方法，且基础模型在处理小规模数据或极端跨环境预测时仍面临挑战。该工作揭示了模型在处理细胞异质性方面的局限，并提出了利用细胞语境嵌入来提升预测泛化能力的策略。此外，文章还为科研人员提供了实用的工具选择指南，以应对大规模基因功能探索及药物筛选中的计算难题。

References:

• Wei, Z., Wang, Y., Gao, Y. et al. Benchmarking algorithms for generalizable single-cell perturbation response prediction. Nat Methods (2025). doi.org