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

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原標(biāo)題：CellAgent：LLM Agent 助力單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析的重要突破丨AI 4 Science
關(guān)鍵字：數(shù)據(jù),單細(xì)胞,細(xì)胞,注釋,生物
文章來源：AI科技評論
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內(nèi)容摘要：

單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)自2013年被《Nature Methods》雜志評為年度技術(shù)以來，已快速發(fā)展十余年。
隨著技術(shù)成本降低和研究推進(jìn)，該技術(shù)在臨床和生物學(xué)研究中的應(yīng)用變得更加廣泛，涵蓋疾病監(jiān)測、新藥靶點(diǎn)開發(fā)、輔助生殖與產(chǎn)前診斷、基因調(diào)控和細(xì)胞通訊等領(lǐng)域。單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)分析已成為這些領(lǐng)域的必要步驟。
然而，目前的單細(xì)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(shí)具備相應(yīng)的生物醫(yī)學(xué)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(dǎo)下的復(fù)雜工具選擇和參數(shù)調(diào)節(jié)，過程繁瑣且耗時(shí)，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(xué)和天津大學(xué)的研究者近期共同提出一個專為單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析任務(wù)設(shè)計(jì)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(xì)胞數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，CellAgent即可通過多個專家級大語言模型的有效協(xié)作，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、自動化的單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析。
CellAgent顯著降低了單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析的門檻和工作量，標(biāo)志著大語言模型驅(qū)動的AI智能體在科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的又一重要突破，推動了“Agent for

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