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LLM4Cell: A Survey of Large Language and Agentic Models for Single-Cell Biology

Created by
  • Haebom

作者

Sajib Acharjee Dip, Adrika Zafor, Bikash Kumar Paul, Uddip Acharjee Shuvo, Muhit Islam Emon, Xuan Wang, Liqing Zhang

概要

LLM4Cellは、大規模言語モデル(LLM)とエージェントフレームワークが単一細胞生物学を革新する方法を望む最初の統合研究です。 RNA、ATAC、マルチオミック、空間モダリティをカバーする58の基礎とエージェントモデルを調査し、注釈、軌道モデリング、薬物反応予測など8つの主要な分析作業にマッピングします。 40以上のパブリックデータセットを活用して、ベンチマークの適合性、データの多様性、倫理的/拡張性の制約を分析し、生物学的根拠、マルチオミクスの整列、公平性、プライバシー、および説明の可能性を含む10のドメインレベルでモデルを評価します。

Takeaways、Limitations

単一細胞研究のための言語ベースのモデルの最初の統合ビューを提供します。
さまざまなモデル、データセット、および評価ドメインをリンクして分析を実行します。
解釈可能性、標準化、信頼できるモデルの開発に関連する課題を提示します。
単一のモダリティ、アーキテクチャ、および評価基準における進展が断片的に行われる。
倫理的、拡張性の制約を考慮する必要性。
マルチオミクスの整列、公平性、プライバシー、説明の可能性など、さまざまな側面での評価が必要です。
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