自我监督学习（SSL）通过分析输入与样本之间的关系，从未标记数据中提取有意义的表示，尤其在单细胞基因组学（SCG）中展现出潜力。德国研究团队探讨了SSL在SCG中的有效应用，发现掩蔽自动编码器优于对比学习，并且SSL在小数据集和未见数据集上表现更佳。这项研究为SCG中的SSL提供了实证基础，并强调了预训练数据集的重要性。