Multimodal single cell data integration challenge: results and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biology has become a data-intensive science. Recent technological advances in single-cell genomics have enabled the measurement of multiple facets of cellular state, producing datasets with millions of single-cell observations. While these data hold great promise for understanding molecular mechanisms in health and disease, analysis challenges arising from sparsity, technical and biological variability, and high dimensionality of the data hinder the derivation of such mechanistic insights. To promote the innovation of algorithms for analysis of multimodal single-cell data, we organized a competition at NeurIPS 2021 applying the Common Task Framework to multimodal single-cell data integration. For this competition we generated the first multimodal benchmarking dataset for single-cell biology and defined three tasks in this domain: prediction of missing modalities, aligning modalities, and learning a joint representation across modalities. We further specified evaluation metrics and developed a cloud-based algorithm evaluation pipeline. Using this setup, 280 competitors submitted over 2600 proposed solutions within a 3 month period, showcasing substantial innovation especially in the modality alignment task. Here, we present the results, describe trends of well performing approaches, and discuss challenges associated with running the competition.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».