توسيع نطاق نماذج لغة كبيرة لتحليل الخلية الواحدة من الجيل التالي

يتكون كل إنسان من تريليونات من الخلايا ، ولكل منها وظيفتها الخاصة ، سواء كان يحمل الأكسجين أو مكافحة العدوى أو أعضاء بناء. حتى داخل نفس الأنسجة ، لا توجد خلية على حد سواء تمامًا. يتيح لنا تسلسل الحمض النووي الريبي أحادي الخلية (SCRNA-SEQ) قياس التعبير الجيني للخلايا الفردية ، وكشف ما تفعله كل خلية في لحظة معينة.

ولكن هناك صيد: بيانات الخلية الواحدة ضخمة وعالية الأبعاد ، ويصعب تفسيرها. يمكن تمثيل كل خلية بآلاف الأرقام – قياسات التعبير الجيني – والتي تتطلب تقليديًا أدوات ونماذج متخصصة لتحليلها. هذا يجعل تحليل الخلية الواحدة بطيئة ، يصعب التوسع ، ويقتصر على المستخدمين الخبراء.

ماذا لو استطعنا تحويل هذه الآلاف من الأرقام إلى لغة يمكن أن يفهمها البشر ونماذج اللغة؟ هذا هو ، ماذا لو استطعنا أن نسأل الخلية عن شعورها ، أو ماذا تفعل ، أو كيف يمكن أن تستجيب للدواء أو المرض – والحصول على إجابة باللغة الإنجليزية البسيطة؟ من الخلايا الفردية إلى الأنسجة بأكملها ، يمكن لفهم النظم البيولوجية على هذا المستوى أن يغير كيفية دراسة المرض وتشخيصه وعلاجه.

اليوم في “توسيع نطاق نماذج اللغة الكبيرة لتحليل الخلية الواحدة من الجيل التالي” ، نحن متحمسون لتقديم نطاق Cell2Sentence (على نطاق C2S) ، وهي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة القوية المفتوحة للمصادر (LLMS) على “قراءة” و “كتابة” البيانات البيولوجية على مستوى الخلية الواحدة. في هذا المنشور ، سوف نسير عبر أساسيات البيولوجيا ذات الخلية الواحدة ، وكيف نحول الخلايا إلى تسلسل من الكلمات ، وكيف يفتح C2S على نطاق إمكانيات جديدة للاكتشاف البيولوجي.