CellAgent：LLM Agent 助力單細胞測序數(shù)據(jù)分析的重要突破丨AI 4 Science

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原標題：CellAgent：LLM Agent 助力單細胞測序數(shù)據(jù)分析的重要突破丨AI 4 Science
關鍵字：數(shù)據(jù),單細胞,細胞,注釋,生物
文章來源：AI科技評論
內(nèi)容字數(shù)：6120字

內(nèi)容摘要：

單細胞轉錄組測序技術自2013年被《Nature Methods》雜志評為年度技術以來，已快速發(fā)展十余年。
隨著技術成本降低和研究推進，該技術在臨床和生物學研究中的應用變得更加廣泛，涵蓋疾病監(jiān)測、新藥靶點開發(fā)、輔助生殖與產(chǎn)前診斷、基因調(diào)控和細胞通訊等領域。單細胞轉錄組測序數(shù)據(jù)分析已成為這些領域的必要步驟。
然而，目前的單細胞數(shù)據(jù)分析存在門檻較高、難度大等問題，它要求研究人員同時具備相應的生物醫(yī)學知識背景和較高的編程能力、數(shù)據(jù)分析能力。整個分析流程涉及專業(yè)知識指導下的復雜工具選擇和參數(shù)調(diào)節(jié)，過程繁瑣且耗時，對廣大研究者們形成了巨大挑戰(zhàn)。
為了解決這一難題、打破專業(yè)壁壘，來自西北工業(yè)大學和天津大學的研究者近期共同提出一個專為單細胞數(shù)據(jù)分析任務設計的自動化LLM Agent——CellAgent。用戶只需輸入數(shù)據(jù)及分析需求，無需編程或單細胞數(shù)據(jù)分析基礎，CellAgent即可通過多個專家級大語言模型的有效協(xié)作，實現(xiàn)高質(zhì)量、自動化的單細胞數(shù)據(jù)分析。
CellAgent顯著降低了單細胞數(shù)據(jù)分析的門檻和工作量，標志著大語言模型驅(qū)動的AI智能體在科學領域應用的又一重要突破，推動了“Agent for

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作者簡介：雷峰網(wǎng)旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。