研究称扰动预测模型分布外性能大幅下降，复杂架构无优势

Tiwari、Mahajan、Bellad等发布预印本研究，提出名为EL-PERTURB的基准框架，对20个扰动预测模型进行压力测试，覆盖六类架构，并在必需基因与全基因组Perturb-seq筛选数据上评估。作者称，现有基准多依赖随机训练-测试划分，掩盖了模型在真实分布外（OOD）条件下的系统性失效模式；EL-PERTURB采用分层OOD划分策略，将训练集与测试集分置于转录空间中功能不同的区域。研究称，模型在OOD条件下性能大幅下降，架构复杂度——包括单细胞基础模型嵌入——相较调优良好的简单基线并无可靠优势。作者表示，该框架为扰动效应预测提供了覆盖不同泛化难度的严格基准，可指导构建真正能替代湿实验筛选的模型。