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扰动会同时改变 RNA 丰度和细胞内组织结构，但基于基因计数的预测器缺少对空间响应进行建模所需的位置信息。为弥补这一局限，我们提出 SubcellPert，一个用于单 RNA 分子分辨率扰动响应预测的基准。该基准包含 14 个成像数据集，共计 1,388 万个细胞和 36.5 亿个 RNA 分子。给定源观测和有向条件变化，模型需在归一化二维坐标中生成目标 RNA 群体。我们分别训练两项任务，以区分丰度预测与定位预测：Oracle 在给定精确目标计数的条件下预测坐标；Joint 则同时预测两者。八种基线方法涵盖源数据重采样、经典传输方法和冻结基础模型适配器。我们采用固定的扰动及细胞上下文留出方案，评估丰度误差、目标基因覆盖率和条件空间误差。通过数据集内分析，我们发现，空间特征在条件解码中的收益取决于上下文。要解释空间响应，必须区分空间簇内部的变化与群体组成变化，并区分 RNA 占比与相对于细胞区室几何结构的富集程度。通过全面实验，我们发现，在 11 个细胞上下文分布外数据集中，有 8 个数据集上，高斯传输取得了最低的 Oracle 空间误差。审计结果表明，质心精度的提升可能伴随着径向分布变差；此外，190 次 Joint 适配器拟合中有 19 次在验证后仍保留源计数。SubcellPert 为虚拟细胞研究开辟了空间预测的新方向，为构建能够同时捕捉细胞响应的分子组成与细胞内组织结构的预测模型奠定了基础。代码见】【。请粘贴需要翻译的英文文本。
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扰动会同时改变 RNA 丰度和细胞内组织结构，但基因计数预测器未纳入对空间响应建模所需的位置信息。为弥补这一局限，我们提出 \textbf{\textit{SubCellPert}}，这是一个用于单 RNA 分子分辨率扰动响应预测的基准。该基准包含 14 个成像数据集，涵盖 1,388 万个细胞和 36.5 亿个 RNA 分子。给定源观测和有向条件变化，模型需在归一化二维坐标中生成目标 RNA 群体。两项独立训练的任务将丰度预测与定位预测分离：\textit{Oracle} 在给定精确目标计数的条件下预测坐标；\textit{Joint} 则同时预测二者。八种基线方法涵盖源样本重采样、经典传输方法以及冻结的基础模型适配器。通过固定扰动和细胞背景留出设置，评估丰度误差、目标基因覆盖率和条件空间误差。通过数据集内分析，我们发现，空间特征在条件解码中的增益取决于具体背景。要解读空间响应，必须区分空间簇内部的变化与群体组成变化，并区分 RNA 占比与相对于区室几何结构的富集程度。通过全面实验，我们发现，在 11 个细胞背景分布外（OOD）数据集中，有 8 个数据集上的 Oracle 空间误差最低值由高斯传输方法取得。审计结果显示，更高的质心准确度可能伴随着更差的径向分布；在 190 次 Joint 适配器拟合中，有 19 次在验证后仍保留源计数。SubCellPert 为虚拟细胞研究开辟了空间预测的新方向，为构建能够同时捕捉分子组成和…的预测模型奠定了基础。
细胞响应的细胞内组织结构。代码可在 \url{https://github.com/king159/SubcellPert} 获取。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://github.com/king159/SubcellPert
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本预印本的版权归作者／资助方所有，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
该文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议开放获取。
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发布于 2026 年 10 月 17 日。
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SubcellPert：亚细胞扰动预测基准评测
Jinghao Wang、Hanqun Cao、Xilin Dang、Tianhui Zhou、Yiyang Zhao、Chang-Yu Hsieh、Chunbin Gu、Pheng Ann Heng
bioRxiv
2026.10.11.758305；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.11.758305
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Jinghao Wang、Hanqun Cao、Xilin Dang、Tianhui Zhou、Yiyang Zhao、Chang-Yu Hsieh、Chunbin Gu、Pheng Ann Heng
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2026.10.11.758305；
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https://doi.org/10.64898/2026.10.11.758305
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关键词：亚细胞空间转录组 · 扰动响应预测 · RNA定位 · 计算基准测试
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.11.758305v1?rss=1