QuST-LLM: Integrating Large Language Models for Comprehensive Spatial Transcriptomics Analysis

本文介绍了QuST-LLM，这是QuPath的一种创新扩展，利用大型语言模型（LLMs）的能力来分析和解释空间转录组学（ST）数据。该工具通过提供包括数据加载、区域选择、基因表达分析和功能注释在内的全面工作流程，有效地简化了ST数据的复杂和高维性质。QuST-LLM利用LLMs将复杂的ST数据转化为基于基因本体注释的易于理解和详细的生物学叙述，从而显著提高了ST数据的可解释性。因此，用户可以使用自然语言与自己的ST数据进行交互。因此，QuST-LLM为研究人员提供了一个强大的功能，以揭示组织的空间和功能复杂性，促进生物医学研究的新见解和进展。

QuST-LLM旨在利用大型语言模型（LLM）的能力来分析和解释空间转录组学（ST）数据，以解决ST数据的高维和复杂性问题。

QuST-LLM使用LLMs将复杂的ST数据转化为基于基因本体注释的易于理解和详细的生物学叙述，从而显著提高了ST数据的可解释性。

实验设计了一个全面的工作流程，包括数据加载、区域选择、基因表达分析和功能注释；用户可以使用自然语言与其ST数据进行交互。该工具有助于揭示组织的空间和功能复杂性，促进生物医学研究的新洞见和进展。

近期的相关研究包括：1）SpatialDE；2）ST Spot；3）ST Viewer等。