L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences du vivant · arXiv · 2026-10-23
Évaluation comparative de méthodes récentes de génération de données synthétiques unicellulaires sur le jeu de données OneK1K
Titre original: Benchmarking Recent Single-Cell Synthetic Data Generation Methods on the OneK1K Dataset
L'article traite du partage, dans le respect de la vie privée, de données de RNA-seq en cellule unique liées aux donneurs. Il compare trois générateurs de données synthétiques, scGFT, scLDM et Cell2Sentence, sur le jeu de données OneK1K pour le défi ELSA de CAMDA 2026. La copie des valeurs des gènes non hautement variables entraîne de fortes fuites, tandis que la reconstruction fondée sur la loi de Poisson réduit nettement le risque d'inférence d'appartenance, et scGFT et scLDM préservent mieux la structure biologique qu'une base de référence de Poisson.