論文の概要: CellAgent: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Automated Single-cell Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09811v1
• Date: Sat, 13 Jul 2024 09:14:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 20:47:21.495901
• Title: CellAgent: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Automated Single-cell Data Analysis
• Title（参考訳）: CellAgent: 単一セルデータの自動解析のためのLLM駆動マルチエージェントフレームワーク
• Authors: Yihang Xiao, Jinyi Liu, Yan Zheng, Xiaohan Xie, Jianye Hao, Mingzhi Li, Ruitao Wang, Fei Ni, Yuxiao Li, Jintian Luo, Shaoqing Jiao, Jiajie Peng,
• Abstract要約: 単細胞RNAシークエンシング (scRNA-seq) データ解析は生物学的研究に不可欠である。 しかし、望ましい結果を得るために様々なツールを手動で操作することは、研究者にとって労働集約的である。 本稿では,ScRNA-seqデータ解析タスクの自動処理と実行のためのLLM駆動型マルチエージェントフレームワークであるCellAgentを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.61361183175167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data analysis is crucial for biological research, as it enables the precise characterization of cellular heterogeneity. However, manual manipulation of various tools to achieve desired outcomes can be labor-intensive for researchers. To address this, we introduce CellAgent (http://cell.agent4science.cn/), an LLM-driven multi-agent framework, specifically designed for the automatic processing and execution of scRNA-seq data analysis tasks, providing high-quality results with no human intervention. Firstly, to adapt general LLMs to the biological field, CellAgent constructs LLM-driven biological expert roles - planner, executor, and evaluator - each with specific responsibilities. Then, CellAgent introduces a hierarchical decision-making mechanism to coordinate these biological experts, effectively driving the planning and step-by-step execution of complex data analysis tasks. Furthermore, we propose a self-iterative optimization mechanism, enabling CellAgent to autonomously evaluate and optimize solutions, thereby guaranteeing output quality. We evaluate CellAgent on a comprehensive benchmark dataset encompassing dozens of tissues and hundreds of distinct cell types. Evaluation results consistently show that CellAgent effectively identifies the most suitable tools and hyperparameters for single-cell analysis tasks, achieving optimal performance. This automated framework dramatically reduces the workload for science data analyses, bringing us into the "Agent for Science" era.
• Abstract（参考訳）: 単細胞RNAシークエンシング (scRNA-seq) データ解析は、細胞多様性の精密な解析を可能にするため、生物学的研究に不可欠である。 しかし、望ましい結果を得るために様々なツールを手動で操作することは、研究者にとって労働集約的である。 この問題に対処するため,我々は,ScRNA-seqデータ解析タスクの自動処理と実行を目的として,LLM駆動のマルチエージェントフレームワークであるCellAgent(http://cell.agent4science.cn/)を紹介した。 まず、一般のLSMを生物学的分野に適用するために、CellAgentは、それぞれ特定の責任を持つプランナー、実行者、評価者といったLCM主導の生物学的専門家の役割を構築している。 次にCellAgentは、これらの生物学的専門家を協調させる階層的な意思決定メカニズムを導入し、複雑なデータ分析タスクの計画とステップバイステップの実行を効果的に推進する。 さらに,CellAgentが自律的に解を評価・最適化し,出力品質を保証できる自己定性最適化機構を提案する。 我々はCellAgentを、数十の組織と数百の異なる細胞タイプを含む包括的なベンチマークデータセットで評価した。 評価結果から,CellAgentは単一セル解析タスクに最適なツールやハイパーパラメータを効果的に識別し,最適な性能を実現していることが示された。 この自動化されたフレームワークは、科学データ分析の負荷を劇的に減らし、"Agent for Science"時代に入ります。

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