用自然语言进行单细胞探索 | 《自然-方法》
生物学家若要探索如今无处不在的高通量组学数据（例如单细胞RNA测序生成的数据），学习R或Python等编程语言来运行软件几乎是必须的。然而，随着人工智能的突破，一种替代范式现在成为可能。来自某研究中心的Christoph Bock发问：“我们能否反过来，教会计算机用英语与我们的博士生谈论他们的数据，而不是强迫他们去适应计算机认为容易的方式？”受这一想法启发，他与同事开发了CellWhisperer，这是一个基于聊天的、用于探索单细胞RNA测序数据的工具。
CellWhisperer的核心是一种多模态嵌入技术，它能联合建模单细胞转录组谱及其文本注释。为了学习这种嵌入，团队使用了来自Gene Expression Omnibus和CELLxGENE Census的海量基因表达数据语料库，并借助大型语言模型辅助整理，以生成简洁、标准化的注释。Christoph Bock指出：“我们将项目的大部分GPU计算时间都用在了这里。重要的是，CellWhisperer是100%开放科学——不仅提供代码和模型权重，还在其网站上提供了所有训练数据，以供他人复用和在其基础上构建。”
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