Transformer-based Single-Cell Language Model: A Survey

变形金刚模型在自然语言处理方面取得了重大成就，其出色的并行处理能力和高度灵活的注意机制。此外，越来越多基于变形金刚的研究已被提出来建模单细胞数据。在本综述中，我们试图系统地总结基于变形金刚的单细胞语言模型及其应用。首先，我们详细介绍了变形金刚的结构和原理。然后，我们回顾了单细胞语言模型和用于单细胞数据分析的大型语言模型。此外，我们探讨了单细胞语言模型在下游任务中（如批次校正、细胞聚类、细胞类型注释、基因调控网络推断和干扰响应等）的数据集和应用。进一步地，我们讨论了单细胞语言模型的挑战，并提供了有前途的研究方向。我们希望本综述能为对单细胞语言模型方向感兴趣的研究人员提供最新的参考。

这篇论文试图系统总结基于transformers的单细胞语言模型及其应用，以解决单细胞数据分析中的一些问题。

论文的关键思路是基于transformers的单细胞语言模型可以用于单细胞数据的分析，包括批次校正、细胞聚类、细胞类型注释、基因调控网络推断和干扰响应等任务。

论文介绍了transformers的结构和原理，以及在单细胞数据分析中的应用。论文还探讨了单细胞语言模型的挑战和未来研究方向。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如《Single-Cell RNA-Seq Data Analysis on the Cloud》、《Single-cell RNA-seq data analysis: a tutorial》等。