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National Center for Biotechnology Information
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LLM增强的聚类改进了单细胞RNA测序分析
研究人员开发了scLLM-DSC，一个通过整合大型语言模型（LLM）知识来增强单细胞RNA测序数据深度结构聚类的新框架。该方法通过整合来自基因的生物功能和语义信息，解决了现有以数值模式为中心的方法的局限性。scLLM-DSC利用跨模态对比对齐机制，结合了知识驱动的语义视图和结构感知的拓扑视图，创建了一个统一的潜在空间。基准测试表明，scLLM-DSC在聚类准确性方面超越了十一种最先进的方法。
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BioTool数据集增强LLM生物医学工具调用能力
研究人员开发了BioTool，一个旨在提高大型语言模型利用专业生物医学工具能力的新数据集。该数据集包含来自主要数据库的34个工具，以及超过7000个人工验证的查询-API调用对。在BioTool上对一个40亿参数的LLM进行微调，显著提高了其工具调用性能，在该特定领域甚至超越了GPT-5.1等模型。人工评估证实，这种微调能提高生物医学任务的下游答案质量。