Nature Biotech 论文:用标准参考物质校准多组学数据,解决 AI 训练可复现性
kshameer · x · 2026-09-03
发表于 Nature Biotechnology 的论文(作者含 Leming Shi、Christopher E. Mason 等)提出,多组学测量缺乏可复现性正在制约 AI 工具的应用。核心主张:
- 采用参考物质(reference materials)作为共同校准器,与研究样本一同测量;
- 多组学结果应以样本/参考比值(sample-to-reference ratios)形式报告,从而获得跨实验室、跨平台可复现的数据;
- 这样产出的数据才适合作为 AI 模型的可靠输入。
这是针对 AI for 生物医学中数据质量问题的方法学倡议。
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