scGPT 模型通过三个关键方面展示了单细胞基础模型的变革潜力:首先scGPT 代表了一种大规模生成基础模型,能在各种下游任务中进行迁移学习;其次通过比较微调模型和原始预训练模型之间的基因嵌入和注意力权重,scGPT 揭示了细胞类型和扰动状态等各种条件下特有的基因-基因相互作用的宝贵生物学见解。第三此项研究的观察结果揭...
目前的基因调控网络推理方法主要有从静态基因表达中寻找相关性或者用拟时间估计进行因果推断,而scGPT通过学习基因的有效表示,有望隐式地反映出基因间的相互关系。 小结 作者搭建了一个单细胞领域的GPT模型,它学习到了通用的基因与细胞表示,在诸多下游任务里取得了SOTA结果。未来作者计划对scGPT整入更多的模态,同时进一...
scGPT 的最终目的是根据已知的基因或细胞信息 (prompt),去推断未知基因的表达量。这么做就像是 OpenAI 的 GPT 系列模型,通过 prompt,生成回答。为了这个目的,作者设计了独特的模型架构的 Attention Mask,也正是如此,我们将它归为 Encoder - Decoder 模型。
除了利用基因嵌入进行数据集级的基因网络推断外,scGPT的注意力机制还能捕捉单细胞级的基因-基因相互作用。scGPT通过聚合注意力图谱中的单细胞信号,提取特定细胞状态的网络激活数据。这样就能深入了解单个细胞内特定环境下的基因调控相互作用,这些相互作用在不同的细胞状态和条件下可能会有所不同此外,在对照组与DDIT3基因...
scGPT模型利用其学习到的细胞和基因嵌入,能够准确预测细胞对尚未观察到的遗传扰动的反应,从而为发现新的基因相互作用和推进再生医学提供了可能。 🤝 scGPT促进多批次和多组学数据整合 随着单细胞技术的发展,研究人员越来越多地收集到来自不同批次和不同组学测量的数据。scGPT模型通过自监督学习,成功地整合了这些数据...
scGPT - INFO - Accuracy: 0.846, Precision: 0.650, Recall: 0.670, Macro F1: 0.655 制作混淆矩阵,看看不同细胞类型的预测效果。 混淆矩阵可以帮助我们清楚地看到哪些预测是对的,哪些是错的。如果分数都不错,那就说明咱们的模型表现得很棒! 结语
就在前不久,多伦多大学研究团队发布首个单细胞生物学基础大型语言模型:scGPT,其在超 1000 万个细胞上进行预训练。 现在,该研究团队首次尝试对超过 3300 万个细胞进行生成预训练来更新 scGPT。 论文的通讯作者、多伦多大学助理教授 Bo Wang 在推特激动发文:「令人兴奋的 scGPT 更新:自 4 月份发布以来,受到社区的...
文献分享 2024.09.13, 视频播放量 711、弹幕量 4、点赞数 16、投硬币枚数 6、收藏人数 49、转发人数 11, 视频作者 XuLab-SYSU, 作者简介 中山大学 生命科学学院 徐锦老师课题组,相关视频:俊美的王爷孕晚期却生不下孩子,老公居然用特殊方法替他催产,【文献分享】PD-1与IL
Welcome to the documentation for scGPT, a Python package for single-cell multi-omic data analysis using pretrained foundation models. This package is based on the work of scGPT (GitHub, preprint) and provides a set of functions for data preprocessing, visualization, and model evaluation. Our pa...
scgpt.data_collator .. automodule:: scgpt.data_collator :members: :undoc-members: :show-inheritance: scgpt.data_sampler .. automodule:: scgpt.data_sampler :members: :undoc-members: :show-inheritance: scgpt.loss .. automodule:: scgpt.loss :members: :undoc-members: :show-inheritance: ...