看破不可见数据集，自我监督学习成为细胞组学新的复杂系统处理利器

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单细胞基因组学中的自监督学习：突破与挑战

自监督学习（SSL）是一种强大的机器学习方法，它利用数据自身的内在结构来学习有意义的数据表示，无需依赖人工标注的标签。 这项技术已在计算机视觉和自然语言处理领域取得显著成果。然而，在单细胞基因组学（SCG）中，SSL 的应用仍处于探索阶段，其有效性和最佳应用场景尚不明确。

德国慕尼黑的研究团队近期发表在《Nature Machine Intelligence》上的研究论文“Delineating the effective use of self-supervised learning in single-cell genomics”深入探讨了 SCG 中 SSL 的应用。该团队对多种 SSL 方法进行了调整和基准测试，包括掩码自动编码器和对比学习方法，并分析了不同掩码策略的影响。

研究结果显示，在 SCG 中，掩码自动编码器通常优于对比学习方法，这与计算机视觉领域的趋势有所不同。此外，SSL 在零样本学习、跨模态预测和数据集成方面展现出巨大潜力。

SSL 在 SCG 数据集中的应用及发现

随着单细胞 RNA 测序技术的进步，SCG 数据集规模迅速扩大，这为大模型的应用提供了契机，但也带来了新的挑战。SSL 为应对这些挑战提供了一种有效的途径。

研究团队在多种 SCG 任务中评估了 SSL 的性能，包括细胞类型预测、基因表达重建、跨模态预测和数据集成。 他们发现，SSL 特别适用于以下场景：

• 迁移学习：利用大型辅助数据集进行预训练，可以显著提升对较小数据集的分析性能。
• 零样本学习：SSL 模型在处理未见过的数据集时，表现出优异的泛化能力。

研究中使用的掩码自动编码器架构采用了多种掩码策略，从随机掩码到基于基因功能的定向掩码，以探索不同策略对 SSL 性能的影响。

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图示：在 SCG 辅助数据上，SSL 提升了模型性能。（图源：论文）

SSL 与监督学习的比较

当 SSL 模型和监督学习模型都访问相同的数据时，它们的性能相当。然而，在处理未见过的数据集时，SSL 模型展现出更强的泛化能力，实现了更高的准确性和零样本性能。 在跨模态预测任务中，SSL 也显著优于监督学习方法。

图示：SSL 在未见过的数据集上实现了高零样本性能和更高的准确性。（图源：论文）

未来发展方向

这项研究为 SCG 中 SSL 的应用提供了宝贵的经验和指导。 研究团队建议使用随机掩码策略的掩码自动编码器作为基础模型，并强调了大型预训练数据集的重要性。 这项工作为计算生物学领域提供了新的思路，为更有效地分析和理解复杂生物系统铺平了道路。

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