ChatCell: Facilitating Single-Cell Analysis with Natural Language

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，它们在科学中的影响越来越突出。LLMs在任务泛化和自由形式对话方面的新兴能力可以显著推进化学和生物学等领域。然而，作为生物体基础构建单元的单细胞生物学领域仍面临着几个挑战。当前方法中的高知识门槛和有限的可扩展性限制了LLMs在掌握单细胞数据方面的充分应用，阻碍了直接的可访问性和快速迭代。为此，我们引入了ChatCell，它通过自然语言促进单细胞分析，标志着一种范式转变。利用词汇适应和统一序列生成，ChatCell已经在单细胞生物学方面获得了深刻的专业知识和适应各种分析任务的能力。广泛的实验进一步证明了ChatCell的强大性能和深化单细胞洞察力的潜力，为在这一关键领域进行更易于访问和直观的探索铺平了道路。我们的项目主页可在https://zjunlp.github.io/project/ChatCell上找到。

论文介绍了一个名为ChatCell的自然语言处理工具，旨在解决单细胞生物学领域中的知识障碍和可扩展性问题，以便更好地利用大型语言模型进行单细胞数据分析。

ChatCell使用自然语言处理技术，通过词汇适应和统一序列生成，使其能够深入了解单细胞生物学，并能够处理各种分析任务。

论文通过实验验证了ChatCell的强大性能和潜力，并提供了开放源代码。ChatCell为单细胞生物学领域提供了一种更易于访问和直观的分析工具，值得进一步研究和应用。

最近的相关研究包括使用深度学习技术进行单细胞数据分析的论文，如“DeepImpute：一种用于单细胞RNA序列数据的缺失值填充方法”和“单细胞基因表达数据的深度生成模型”。