論文の概要: LangCell: Language-Cell Pre-training for Cell Identity Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06708v5
- Date: Tue, 11 Jun 2024 07:31:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 10:27:01.452979
- Title: LangCell: Language-Cell Pre-training for Cell Identity Understanding
- Title（参考訳）: LangCell: 細胞アイデンティティ理解のためのLanguage-Cell事前トレーニング
- Authors: Suyuan Zhao, Jiahuan Zhang, Yushuai Wu, Yizhen Luo, Zaiqing Nie,
- Abstract要約: 我々は,事前学習期間中に,単一セルデータと自然言語の統一表現であるLangCellを紹介する。
以上の結果から,ゼロショットセル識別理解シナリオにおいて効果的に機能できる単一セルPLMはLangCellのみであることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6518971609937068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cell identity encompasses various semantic aspects of a cell, including cell type, pathway information, disease information, and more, which are essential for biologists to gain insights into its biological characteristics. Understanding cell identity from the transcriptomic data, such as annotating cell types, has become an important task in bioinformatics. As these semantic aspects are determined by human experts, it is impossible for AI models to effectively carry out cell identity understanding tasks without the supervision signals provided by single-cell and label pairs. The single-cell pre-trained language models (PLMs) currently used for this task are trained only on a single modality, transcriptomics data, lack an understanding of cell identity knowledge. As a result, they have to be fine-tuned for downstream tasks and struggle when lacking labeled data with the desired semantic labels. To address this issue, we propose an innovative solution by constructing a unified representation of single-cell data and natural language during the pre-training phase, allowing the model to directly incorporate insights related to cell identity. More specifically, we introduce $\textbf{LangCell}$, the first $\textbf{Lang}$uage-$\textbf{Cell}$ pre-training framework. LangCell utilizes texts enriched with cell identity information to gain a profound comprehension of cross-modal knowledge. Results from experiments conducted on different benchmarks show that LangCell is the only single-cell PLM that can work effectively in zero-shot cell identity understanding scenarios, and also significantly outperforms existing models in few-shot and fine-tuning cell identity understanding scenarios.
- Abstract（参考訳）: 細胞識別は、細胞の種類、経路情報、疾患情報など、細胞の様々な意味的側面を包含しており、生物学者がその生物学的特性を理解するのに不可欠である。
細胞型アノテートなどの転写学的データから細胞識別を理解することは、生体情報学において重要な課題となっている。
これらのセマンティックな側面は人間の専門家によって決定されるため、単一セルとラベルペアによって提供される監視信号なしで、AIモデルが細胞アイデンティティ理解タスクを効果的に実行することは不可能である。
このタスクに現在使用されているシングルセル事前訓練言語モデル(PLM)は、単一のモダリティ、トランスクリプトミクスデータのみに基づいて訓練され、セルアイデンティティの知識の理解が欠如している。
結果として、望ましいセマンティックラベルでラベル付きデータを欠いている場合には、ダウンストリームタスクや苦労のために微調整される必要がある。
この問題に対処するために,事前学習期間中に単一セルデータと自然言語の統一表現を構築し,セルアイデンティティに関連する洞察を直接組み込むという,革新的な手法を提案する。
具体的には、最初の$\textbf{LangCell}$uage-$\textbf{Cell}$事前トレーニングフレームワークである$\textbf{LangCell}$を紹介します。
LangCellは、セルアイデンティティ情報に富んだテキストを利用して、クロスモーダルな知識の深い理解を得る。
異なるベンチマークで実施された実験の結果、LangCellはゼロショットのセル識別理解シナリオで効果的に機能する唯一のシングルセルPLMであり、また、少数ショットと微調整のセル識別理解シナリオで既存のモデルよりも大幅に優れていることが示された。
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