論文の概要: ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08303v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 08:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 11:55:35.225738
• Title: ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language
• Title（参考訳）: ChatCell: 自然言語によるシングルセル分析の実現
• Authors: Yin Fang, Kangwei Liu, Ningyu Zhang, Xinle Deng, Penghui Yang, Zhuo Chen, Xiangru Tang, Mark Gerstein, Xiaohui Fan, Huajun Chen
• Abstract要約: ChatCellは、自然言語による単一セル分析を容易にするツールである。 ChatCellは単細胞生物学の深い専門知識を得た。 プロジェクトのホームページはhttps://zjunlp.io/project/ChatCell.orgで公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.4429032376233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)が急速に発展するにつれて、科学におけるその影響力はますます顕著になりつつある。 タスク一般化と自由形式の対話におけるLLMの出現する能力は、化学や生物学などの分野を著しく前進させる可能性がある。 しかし、生物の基礎的な構成要素を形成する単細胞生物学の分野は、今でもいくつかの課題に直面している。 高度な知識障壁と現在の方法のスケーラビリティの制限により、シングルセルデータのマスタリングにおけるllmの完全な活用が制限され、直接的なアクセシビリティと迅速なイテレーションが妨げられる。 この目的のために,自然言語による単細胞分析の容易化によるパラダイムシフトの表れであるchatcellを紹介する。 語彙適応と統合シーケンス生成を活用して、ChatCellは単細胞生物学の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た。 広範な実験により、chatcellの堅牢なパフォーマンスとシングルセル洞察の深化の可能性が示され、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索への道が開けた。 プロジェクトのホームページはhttps://zjunlp.github.io/project/chatcellで閲覧できます。

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