Cell2SentenceОтворен източник.framework, който преобразува единичната експресия на гени в 'изречения на клетки', така че LLMs да могат да анализират и генерират биологични прозрения.

Cell2Sentence е开-source framework, който преобразува данни за експресия на гени в единични клетки в „клетъчни изречения“ за анализи и генериране на идеи от големи езикови модели (LLM). Той предлага рангова трансформация на вектори на експресия в клетъчни изречения, които са имена на гени, разделени с интервали и подредени в низходящ ред на експресия. Това позволява на LLM да моделират данни от единично-клетъчна секвениране на РНК (scRNA-seq) чрез естествен език. Фреймворкът включва моделите C2S-Scale, които обединяват транскриптомни и текстови данни и позволяват напреднали задачи с единични клетки, като предсказване на смущения, резюмиране на набори от данни, каптиране на кластери и отговаряне на биологични въпроси. Моделите C2S-Scale са налични в Hugging Face и се основават на архитектури като Pythia и Gemma-2. Cell2Sentence е предназначен за изследователи и учени, които работят с данни от транскриптомика на единични клетки. Фameworkът е обновен с нови модели и функции, включително поддръжка за микротонирane на персонализирани шаблони за промпти и форматиране на промпти с много клетки. Той също включва набор от модели Pythia за прогноза на типове клетки, условено от типа на клетката генериране и разнообразен модел с много клетки и много задачи, обучен на над 57 милиона човешки и мъжки клетки. Фреймворкът Cell2Sentence е документиран и разполага с учебни материали за използване, включително примери за файн-тюниране и форматиране на многоклетъчни промпти. Разработката на Cell2Sentence включва лабораторията ван Дийк и е публикувана в предварителен печат на bioRxiv. Cell2Sentence позволява следващото поколение открытия на единични клетки с LLMs.