Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of large language models for discovery of gene set function

論文の概要: Evaluation of large language models for discovery of gene set function

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04019v2
Date: Mon, 1 Apr 2024 05:02:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 13:12:17.165153
Title: Evaluation of large language models for discovery of gene set function
Title（参考訳）: 遺伝子セット関数の発見のための大規模言語モデルの評価
Authors: Mengzhou Hu, Sahar Alkhairy, Ingoo Lee, Rudolf T. Pillich, Dylan Fong, Kevin Smith, Robin Bachelder, Trey Ideker, Dexter Pratt,
Abstract要約: 5つの大規模言語モデル (LLM) を, 遺伝子セットで表される共通の生物学的機能を発見する能力について評価した。遺伝子オントロジーの標準遺伝子セットに対するベンチマークでは、GPT-4はキュレートされた名前やより一般的な概念を確実に回収した。オミクスデータから得られた遺伝子セットでは、GPT-4は古典的な機能強化によって報告されていない新しい機能を同定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8864741602534821
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Gene set analysis is a mainstay of functional genomics, but it relies on curated databases of gene functions that are incomplete. Here we evaluate five Large Language Models (LLMs) for their ability to discover the common biological functions represented by a gene set, substantiated by supporting rationale, citations and a confidence assessment. Benchmarking against canonical gene sets from the Gene Ontology, GPT-4 confidently recovered the curated name or a more general concept (73% of cases), while benchmarking against random gene sets correctly yielded zero confidence. Gemini-Pro and Mixtral-Instruct showed ability in naming but were falsely confident for random sets, whereas Llama2-70b had poor performance overall. In gene sets derived from 'omics data, GPT-4 identified novel functions not reported by classical functional enrichment (32% of cases), which independent review indicated were largely verifiable and not hallucinations. The ability to rapidly synthesize common gene functions positions LLMs as valuable 'omics assistants.
Abstract（参考訳）: 遺伝子セット解析は機能ゲノミクスのメインステイであるが、不完全である遺伝子の関数のキュレートされたデータベースに依存している。ここでは,5つの大規模言語モデル(LLM)を,遺伝子セットで表される共通生物学的機能を発見する能力として評価する。遺伝子オントロジーの標準遺伝子セットに対するベンチマークでは、GPT-4は、キュレートされた名前またはより一般的な概念を確実に回収し(73%)、ランダムな遺伝子セットに対するベンチマークは、正しくゼロ信頼を得た。 Gemini-Pro と Mixtral-Instruct は命名能力を示したが、Llama2-70b は性能が低かった。オミクスデータから得られた遺伝子セットでは、GPT-4は古典的機能強化(32%)によって報告されていない新規機能を同定した。共通遺伝子機能を迅速に合成する能力は、LSMを貴重な「オミクスアシスタント」として位置づける。

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