识别细胞也能用大模型了！清华系团队出品，已入选ICML 2024 | 开源

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原标题：识别细胞也能用大模型了！清华系团队出品，已入选ICML 2024 | 开源
关键字：细胞,模型,数据,单细胞,向量
文章来源：量子位
内容字数：4289字

内容摘要：

水木分子投稿量子位 | 公众号 QbitAI大模型带来的生命科学领域突破，刚刚再传新进展。
来自清华系，使用大模型实现了单细胞身份识别，同时模型LangCell也正式对外开源。
它不仅可以准确识别细胞身份，还具有很强的零样本分析能力，论文已被ICML 2024录⽤。
LangCell的数据集中包含约2750万条数据，覆盖了细胞类型、发育阶段、组织器官、疾病等8个维度的信息，称得上是“细胞的百科全书”。
实际测试中，LangCell也在多个细胞识别理解任务上超越了前SOTA，在研究人员专门设计的新任务上也表现突出。
而且，即使在不使用文本信息的情况下，单独用其包含的细胞编码器模块，也能在各个任务上实现最优表现。
出品团队：清华系创业公司⽔⽊分⼦与清华⼤学AIR聂再清教授团队。
大模型，细胞识别的“新武器”细胞，是探索⽣命奥秘的起点，细胞⾝份的识别，是⽣物科学领域的⼀⼤热点。
这不仅关乎细胞的“户⼝调查”，还关系到它们在组织中的“社交关系”，以及它们对“⽣物信号”和“环境变化”的敏感反应，⽽了解这些信息的重要途径，就是分析单细胞测序数据。
但单细胞测序数据分析，就像是⼀场科学界的“寻宝游

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