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示了缩放效应:更大
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 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。
Cui H, Wang C, Maan H, et al. scGPT: toward building a foundation model for single-cell multi-omics using generative AI[J]. Nature Methods, 2024: 1-11.
pip install --no-deps scgpt命令的作用是仅安装 Python 包scgpt本身,而不安装它所声明的任何依赖包。 注意pip install scgpt后,需要卸载通过 pip 安装的 torch。 scgpt 0.2.1版本,其做微调时可以使用 torch2.0版本和 flash_attn2.0版本了(未经验证,仅作为参考)。github.com/bowang-lab/… ...
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
Wang, C. Processed datasets used in the scGPT foundation model. Figshare https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24954519.v1 (2024). Cui, H., Wang, C. & Pang, K. Codebase for scGPT: towards building a foundation model for single-cell multi-omics using generative AI. Zenodo https://do...
scGPT安装第三版 开启趋动云服务器,选择torch13.1 cuda11.7的版本 使用进入scgpt的源码目录,在pyproject.toml中设置pip下载的优先源: [[tool.poetry.source]] name ="qudonghua"url ="https://pypi.virtaicloud.com/repository/pypi/simple"priority ="primary"...
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 works with Python >= 3.7.13 and R >=3.6.1. Please make sure you have the correct version of Python and R installed pre-installation. scGPT is available on PyPI. To install scGPT, run the following command: pip install scgpt"flash-attn<1.0.5"#optional, recommended#As of 2023.09...