Die Interpretierbarkeit von SMAI ermöglicht es, tiefer in die Quellen von technischen Störfaktoren in Einzelzellendaten einzutauchen. Durch die Analyse des Alignment-Prozesses können wir verstehen, wie die Daten transformiert werden, um eine bessere Übereinstimmung zu erzielen. Dies kann dazu beitragen, spezifische Gene oder Zelltypen zu identifizieren, die von Batch-Effekten betroffen sind. Zum Beispiel können wir anhand der Ausrichtungsfunktion von SMAI erkennen, welche Gene oder Zelltypen durch die Batch-Effekte beeinflusst werden. Durch die Interpretation dieser Informationen können wir gezielt Maßnahmen ergreifen, um diese technischen Störfaktoren zu korrigieren oder zu entfernen, um die Datenqualität zu verbessern.