这篇文章系统地对用于整合单细胞多模态组学数据的计算方法进行了基准测试。研究人员评估了四十种方法在七个关键任务上的表现，包括降维、聚类和批次校正，将这些方法分为垂直、对角、马赛克和交叉四种整合类别。报告详细介绍了评估管道、使用的数据集和指标，并根据方法的性能、稳健性和计算效率提供了指导方针和建议。结果显示，方法的性能取决于评估指标、任务和数据集，凸显了多标准评估的重要性。
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