トランスクリプトームAIモデルのトレーニングデータセットサイ... ノート

トランスクリプトームAIモデルのトレーニングデータセットサイズのスケーリングアップは、わずかな利益に対して多大な苦痛を伴う

大規模(数千万個の細胞)データセットで単一細胞データセット用の基盤モデルをトレーニングすることの利点は、体系的にテストされていません。トレーニングデータセットのサイズと多様性が単一細胞基盤モデルのパフォーマンスに果たす役割を評価し、ある点を超えてデータセットサイズを増やしてもほとんど利点がないことがわかりました。