CellAgent: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Automated Single-cell Data Analysis

doi:10.1101/2024.05.13.593861

CellAgent: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Automated Single-cell Data Analysis

2024-05-15

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DOI：10.1101/2024.05.13.593861

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摘要单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析对生物研究至关重要，因为它能够精确表征细胞异质性。然而，研究人员手动操作各种工具以实现预期结果可能非常费力。为解决这一问题，我们引入了CellAgent (http://cell.agent4science.cn/），这是一个由大型语言模型（LLM）驱动的多智能体框架，专门用于自动处理和执行scRNA-seq数据分析任务，无需人工干预即可提供高质量结果。首先，为使通用LLM适应生物领域，CellAgent构建了由LLM驱动的生物专家角色——规划者、执行者和评估者，各自承担特定职责。然后，CellAgent引入分层决策机制来协调这些生物专家，有效驱动复杂数据分析任务的规划和分步执行。此外，我们提出了一种自迭代优化机制，使CellAgent能够自主评估和优化解决方案，从而保证输出质量。我们在包含数十种组织和数百种不同细胞类型的综合基准数据集上评估了CellAgent。评估结果一致表明，CellAgent能够有效识别单细胞分析任务中最适合的工具和超参数，实现最佳性能。这一自动化框架显著减少了科学数据分析的工作量，将我们带入“科学智能体”时代。

CellAgent: An LLM-driven Multi-Agent Framework for Automated Single-cell Data Analysis

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