Thought Graph: Generating Thought Process for Biological Reasoning

我们提出了“思维图”作为一种新的框架，支持复杂的推理，并以基因集分析为例，揭示生物过程之间的语义关系。我们的框架在提供对基因集更深入理解方面表现出色，基于与人类注释的余弦相似度，比GSEA提高了40.28％，比LLM基线提高了5.38％。我们的分析进一步提供了有关生物过程命名未来方向的见解，以及对生物信息学和精准医学的影响。

本论文旨在提出一种名为Thought Graph的框架，以支持复杂推理，并以基因集分析为例揭示生物过程之间的语义关系。

Thought Graph框架可以提供更深入的基因集理解，比GSEA和LLM基线的余弦相似度人类注释高出40.28％和5.38％。

论文使用基因集分析作为示例，展示了Thought Graph框架的优越性，并提出了未来生物过程命名的方向和对生物信息学和精准医学的影响。实验使用了哪些数据集和是否开源代码未提及。

最近的相关研究未在摘要中提及。