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新的“CohortHijack”方法揭示了单细胞注释工具的漏洞

研究人员开发了一种名为 CohortHijack 的新方法来测试单细胞注释工具的鲁棒性。该技术通过从数据集中移除特定的非目标细胞，来观察是否会改变剩余目标细胞的注释。使用逻辑回归和线性 SVM 分类器在 PBMC3K 和 Paul15 数据集上进行的实验表明，结构化地移除伴随细胞可以在保留原始模型和目标细胞表达谱的同时，显著改变目标细胞的标签。该研究强调，查询队列的组成是单细胞注释过程中潜在的漏洞。