构建超越高变特征选择的单细胞多组学分析预训练模型

2026年11月2日，Nature Communications 刊发一项研究，作者提出预训练模型 scPMMI。据该报道，scPMMI 可从单细胞多类分子数据中学习，捕捉高变特征之外的信号，并支持多种多组学分析任务。目前该事件仅有这一篇一手报道，尚无后续的同行评论、回复或独立验证报道，模型在具体任务上的性能指标与适用范围有待更多信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。