在可用性方面，平台系统评估了算法在不同数据集规模下以及不同硬件平台上的运行表现；在准确性方面，创新性地在不依赖数据金标准的前提下，从生物学结构保留、批次效应去除、细胞对齐效果以及跨模态生成准确性等多个隐空间维度进行量化评估；在稳定性方面，则重点衡量了算法多次运行及面对不同质量数据集时结果的一致性。此外，为提升平台的实用性与可及性，团队同步配套开发了一个用户友好的Web Server，不仅提供完整的评估结果查询与展示，还建立了一套标准化的计算流程，可有效帮助研究人员根据自身数据处理需求选择最合适的整合方法，并为新开发算法的性能提供自动化验证通道。
 

而在单细胞多模态整合算法本身的发展上，近年来也涌现出了多种技术路线以应对数据分析挑战。例如，scPairing作为一种基于深度生成模型与对比学习的多模态嵌入与生成方法，创新性地将对比语言-图像预训练模型的核心思想引入单细胞多组学领域，通过变分自编码器与CLIP启发的对比损失，将不同模态的数据映射至共享的球形隐空间，并利用“桥接整合”策略将独立的单模态数据人工配对，生成高质量的多组学数据。
 

出自《单细胞多组学技术在造血干细胞研究中的应用与进展》作者张奕扬，董芳。