論文の概要: Single-Cell Omics Arena: A Benchmark Study for Large Language Models on Cell Type Annotation Using Single-Cell Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02915v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 23:58:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-05 15:07:33.098595
- Title: Single-Cell Omics Arena: A Benchmark Study for Large Language Models on Cell Type Annotation Using Single-Cell Data
- Title（参考訳）: シングルセルOmics Arena:シングルセルデータを用いたセル型アノテーションを用いた大規模言語モデルのベンチマーク研究
- Authors: Junhao Liu, Siwei Xu, Lei Zhang, Jing Zhang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストの膨大なコーパスを効率的に処理し、合成し、生物学的知識を自動的に抽出する能力を実証している。
本研究は、単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データにおいて、細胞型を正確に分類し、アノテートするLLMの可能性を探るものである。
以上の結果から,LCMは微調整を必要とせずに単一セルデータの堅牢な解釈を実現できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.56585855722118
- License:
- Abstract: Over the past decade, the revolution in single-cell sequencing has enabled the simultaneous molecular profiling of various modalities across thousands of individual cells, allowing scientists to investigate the diverse functions of complex tissues and uncover underlying disease mechanisms. Among all the analytical steps, assigning individual cells to specific types is fundamental for understanding cellular heterogeneity. However, this process is usually labor-intensive and requires extensive expert knowledge. Recent advances in large language models (LLMs) have demonstrated their ability to efficiently process and synthesize vast corpora of text to automatically extract essential biological knowledge, such as marker genes, potentially promoting more efficient and automated cell type annotations. To thoroughly evaluate the capability of modern instruction-tuned LLMs in automating the cell type identification process, we introduce SOAR, a comprehensive benchmarking study of LLMs for cell type annotation tasks in single-cell genomics. Specifically, we assess the performance of 8 instruction-tuned LLMs across 11 datasets, spanning multiple cell types and species. Our study explores the potential of LLMs to accurately classify and annotate cell types in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data, while extending their application to multiomics data through cross-modality translation. Additionally, we evaluate the effectiveness of chain-of-thought (CoT) prompting techniques in generating detailed biological insights during the annotation process. The results demonstrate that LLMs can provide robust interpretations of single-cell data without requiring additional fine-tuning, advancing the automation of cell type annotation in genomics research.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、単細胞シークエンシングの革命により、数千の細胞にまたがる様々な分子の同時プロファイリングが可能となり、複雑な組織の多様な機能を調べ、根底にある病気のメカニズムを明らかにすることができるようになった。
解析段階のすべての中で、個々の細胞を特定のタイプに割り当てることは、細胞の不均一性を理解するための基礎となる。
しかし、このプロセスは通常労働集約的であり、豊富な専門知識を必要とする。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、大量のテキストコーパスを効率的に処理し、合成し、マーカー遺伝子などの重要な生物学的知識を自動的に抽出し、より効率的で自動化された細胞型アノテーションを促進する能力を示している。
細胞型同定プロセスの自動化における現代のLLMの能力を徹底的に評価するために,単一セルゲノミクスにおけるセル型アノテーションタスクのためのLLMの総合的なベンチマーク研究であるSOARを紹介した。
具体的には、11のデータセットにまたがる8つの命令調整LDMの性能を評価し、複数の細胞タイプや種にまたがる。
本研究は、単一細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データ中の細胞型を正確に分類し、アノテートするLLMの可能性について検討した。
さらに,アノテーションプロセス中に詳細な生物学的洞察を生成する手法として,チェーン・オブ・シント(CoT)の有効性を評価した。
その結果,LLMは,ゲノム研究における細胞型アノテーションの自動化を推進し,微調整を必要とせず,単一セルデータの堅牢な解釈を提供することができた。
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