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AICellType: a large language model-based platform for accurate cell type annotation
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AI
DOI：10.1093/bib/bbag151.png)
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摘要
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准确注释细胞类型对于研究单细胞和空间转录组学中的细胞异质性至关重要。然而，现有方法主要依赖静态基因标记，限制了其在不同生物学背景和数据类型中的适应性。为克服这一局限性，我们通过结合本体结构语义推理的评估框架，系统性地评估了79个大型语言模型（LLMs）在1130个单细胞和空间转录组学数据集中的表现，以量化模型在生物学相关性和注释稳健性方面的性能。Claude 3.5 Sonnet在整体性能上表现最佳，平衡了加权准确率（76%）、稳健性、推理速度和成本效益。基于这些发现，我们开发了AICellType（https://AICellType.jinlab.online），这是一个免费、开源的R软件包和网页平台，可无缝集成到Seurat工作流中，支持多种物种和组织，并可通过OpenRouter或自定义API灵活部署模型。通过利用LLMs解释标记-细胞类型关联的能力，AICellType为单细胞和空间组学研究中的实际细胞注释提供了可扩展、高效且易于访问的解决方案。
Keyword:
cell type annotation
large language models
single-cell transcriptomics
spatial transcriptomics
AICellType
期刊
IF:
7.7
论文数:
5.8K
被引数:
2.7W
机构
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