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A multiperspective evaluation framework of spatial transcriptomics clustering methods
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AI
DOI：10.1093/nargab/lqag075.png)
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摘要
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空间转录组学（ST）能够探索组织微环境中的基因表达，推动了多种用于空间域识别的计算方法的发展。评估这些方法通常依赖于标签依赖的指标（如列联表和信息论度量），这些指标需要 ground-truth 注释，以及标签无关的指标，用于评估转录组相似性或空间组织。然而，注释往往不完整或不可用，而标签无关的指标无法联合评估转录组与空间信息的整合，这是 ST 聚类方法的核心特征。为解决这些局限性，我们引入了 MultimetricST，这是一个基于 Python 的框架，提供了一种统一的、灵活的评估策略，整合了前沿和最新的标签依赖与标签无关的指标。我们将 MultimetricST 应用于两个生成的合成数据集和来自七种 ST 技术的十三种数据集，以系统评估由十一种最新深度学习方法识别的空间域。我们的框架突出了每种评估策略的优势和局限性，提供了一个易于访问且可复现的工具，用于比较和稳健评估，以及方法选择。
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2.8
论文数:
232
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0
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