本記事では、単一細胞のRNAシーケンシング（scRNA-seq）技術によるトランスクリプトームプロファイリングの精度を向上させるための新しい手法SCR-MFを提案しています。SCR-MFは、scRecoverによるドロップアウトイベントの検出と、missForestを用いた堅牢な非パラメトリック補完を組み合わせた二段階のモジュラーワークフローです。さまざまな公的データセットおよびシミュレーションデータにおいて、SCR-MFは既存の補完手法と比較しても優れたパフォーマンスを示し、生物学的忠実性を保持しつつ解釈の透明性を提供します。さらに、計算効率と精度の競争的バランスを実現しており、中規模の単一細胞データセットに適したアプローチとなっています。