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    Nat.Commun. | scGCN:用于单细胞组学知识转移的图卷积网络算法

    图1. scGCN将标签从参考数据转移到查询数据的原理图概述 3 实验结果 ◆数据集内标签转移的性能 作者将scGCN与其他方法(Seurat v3、Conos、scmap和CHTAH)进行基准测试来评估...结果显示,scGCN的准确度得分(mean Acc=87%)始终高于Seurat v3 (mean Acc = 82.2%)和Conos (mean Acc = 82.3%),明显优于scmap (mean...基于四种跨物种数据集的scGCN方法的性能 ◆跨组学类型数据集标签转移的性能 最后,作者在不同组学类型的数据集上对scGCN、Seurat v3和Conos算法进行了测试,使用四个开放的可访问配对数据集...尽管scGCN算法性能全面优于四种常用算法(Seurat v3、Conos、scmap和CHTAH),它依旧可以从几个方面进行改善: scGCN有一些AI模型的局限性,包括AI模型的黑盒子性质。

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