ChatCell: 自然言語を用いた単一細胞解析の促進

要旨

大規模言語モデル（LLMs）が急速に進化する中、科学分野におけるその影響力はますます顕著になっています。LLMsのタスク一般化と自由形式の対話における新たな能力は、化学や生物学などの分野を大きく前進させる可能性があります。しかし、生物の基本的な構成要素である単一細胞生物学の分野では、依然としていくつかの課題が残されています。現在の手法における高い知識の壁とスケーラビリティの制限により、LLMsを活用して単一細胞データを完全に掌握することが妨げられており、直接的なアクセス性と迅速な反復が阻まれています。このため、私たちはChatCellを紹介します。ChatCellは、自然言語を用いた単一細胞分析を可能にすることで、パラダイムシフトを意味します。語彙適応と統一されたシーケンス生成を活用することで、ChatCellは単一細胞生物学における深い専門知識と多様な分析タスクに対応する能力を獲得しました。広範な実験により、ChatCellの堅牢な性能と単一細胞の洞察を深める可能性がさらに実証され、この重要な分野におけるよりアクセスしやすく直感的な探求の道を切り開いています。私たちのプロジェクトのホームページはhttps://zjunlp.github.io/project/ChatCellでご覧いただけます。

English

As Large Language Models (LLMs) rapidly evolve, their influence in science is becoming increasingly prominent. The emerging capabilities of LLMs in task generalization and free-form dialogue can significantly advance fields like chemistry and biology. However, the field of single-cell biology, which forms the foundational building blocks of living organisms, still faces several challenges. High knowledge barriers and limited scalability in current methods restrict the full exploitation of LLMs in mastering single-cell data, impeding direct accessibility and rapid iteration. To this end, we introduce ChatCell, which signifies a paradigm shift by facilitating single-cell analysis with natural language. Leveraging vocabulary adaptation and unified sequence generation, ChatCell has acquired profound expertise in single-cell biology and the capability to accommodate a diverse range of analysis tasks. Extensive experiments further demonstrate ChatCell's robust performance and potential to deepen single-cell insights, paving the way for more accessible and intuitive exploration in this pivotal field. Our project homepage is available at https://zjunlp.github.io/project/ChatCell.

ChatCell: 自然言語を用いた単一細胞解析の促進

ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language

要旨

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