ChatCell: 자연어를 활용한 단일 세포 분석 지원

초록

대형 언어 모델(LLMs)이 급속도로 발전함에 따라, 과학 분야에서의 그 영향력이 점점 더 두드러지고 있다. LLMs의 과제 일반화 및 자유 형식 대화에서의 새로운 능력은 화학 및 생물학과 같은 분야를 크게 발전시킬 수 있다. 그러나 생물체의 기본 구성 요소를 이루는 단일 세포 생물학 분야는 여전히 여러 도전 과제에 직면해 있다. 높은 지식 장벽과 현재 방법론의 확장성 한계로 인해 LLMs가 단일 세포 데이터를 완전히 활용하는 데 제약이 있으며, 이는 직접적인 접근성과 빠른 반복을 방해한다. 이를 위해 우리는 자연어를 통해 단일 세포 분석을 용이하게 하는 패러다임 전환을 의미하는 ChatCell을 소개한다. 어휘 적응과 통합 시퀀스 생성을 활용하여, ChatCell은 단일 세포 생물학에 대한 깊은 전문 지식과 다양한 분석 과제를 수용할 수 있는 능력을 획득했다. 광범위한 실험을 통해 ChatCell의 견고한 성능과 단일 세포 통찰력을 심화할 수 있는 잠재력이 입증되었으며, 이 중요한 분야에서 더 접근 가능하고 직관적인 탐구를 위한 길을 열었다. 우리 프로젝트 홈페이지는 https://zjunlp.github.io/project/ChatCell에서 확인할 수 있다.

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: 자연어를 활용한 단일 세포 분석 지원

ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language

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