論文の概要: A Large-Scale Comparative Analysis of Imputation Methods for Single-Cell RNA Sequencing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24626v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 02:46:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:47.900234
• Title: A Large-Scale Comparative Analysis of Imputation Methods for Single-Cell RNA Sequencing Data
• Title（参考訳）: シングルセルRNAシークエンシングデータのインプット手法の大規模比較解析
• Abstract要約: 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)は、本質的に、ドロップアウトイベントによって引き起こされるスパーシリティに影響を受ける。 そこで本研究では,7つの手法カテゴリにまたがる15のscRNA-seq計算手法のベンチマークを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2075795897678185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) is inherently affected by sparsity caused by dropout events, in which expressed genes are recorded as zeros due to technical limitations. These artifacts distort gene expression distributions and can compromise downstream analyses. Numerous imputation methods have been proposed to address this, and these methods encompass a wide range of approaches from traditional statistical models to recently developed deep learning (DL)-based methods. However, their comparative performance remains unclear, as existing benchmarking studies typically evaluate only a limited subset of methods, datasets, and downstream analytical tasks. Here, we present a comprehensive benchmark of 15 scRNA-seq imputation methods spanning 7 methodological categories, including traditional and modern DL-based methods. These methods are evaluated across 30 datasets sourced from 10 experimental protocols and assessed in terms of 6 downstream analytical tasks. Our results show that traditional imputation methods, such as model-based, smoothing-based, and low-rank matrix-based methods, generally outperform DL-based methods, such as diffusion-based, GAN-based, GNN-based, and autoencoder-based methods. In addition, strong performance in numerical gene expression recovery does not necessarily translate into improved biological interpretability in downstream analyses. Furthermore, the performance of imputation methods varies substantially across datasets, protocols, and downstream analytical tasks, and no single method consistently outperforms others across all evaluation scenarios. Together, our results provide practical guidance for selecting imputation methods tailored to specific analytical objectives and highlight the importance of task-specific evaluation when assessing imputation performance in scRNA-seq data analysis.
• Abstract（参考訳）: 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)は、技術的制限により発現された遺伝子がゼロとして記録されるドロップアウト現象によって引き起こされる疎結合によって本質的に影響を受ける。 これらのアーティファクトは遺伝子発現の分布を歪め、下流の解析を損なう可能性がある。 これらの手法は従来の統計モデルから最近開発されたディープラーニング(DL)ベースの手法まで幅広いアプローチを包含している。 しかしながら、既存のベンチマーク研究は通常、メソッド、データセット、下流分析タスクの限られたサブセットのみを評価するため、それらの比較性能は不明確である。 本稿では,従来のDL法と最近のDL法を含む7つの方法論カテゴリにまたがる15のscRNA-seqインパクション手法の総合的なベンチマークを示す。 これらの手法は、10の実験プロトコルから得られた30のデータセットで評価され、6つの下流分析タスクで評価される。 その結果,モデルベース,平滑化ベース,低ランク行列ベースといった従来の計算手法は,拡散ベース,GANベース,GNNベース,オートエンコーダベースなど,DLベースの手法よりも優れていた。 さらに, 数値的遺伝子発現回復における強い性能は, 下流解析における生物学的解釈可能性の向上に必ずしも寄与しない。 さらに、命令法の性能はデータセット、プロトコル、下流の分析タスクで大きく異なり、すべての評価シナリオで一貫して他よりも優れるメソッドは存在しない。 そこで本研究では,特定の解析目的に適合した命令法を選択するための実践的ガイダンスと,scRNA-seqデータ解析における命令性能の評価におけるタスク固有の評価の重要性について述べる。

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