CellTypeAgent: Trustworthy cell type annotation with Large Language Models

📄 arXiv: 2505.08844v1 📥 PDF

作者: Jiawen Chen, Jianghao Zhang, Huaxiu Yao, Yun Li

分类: q-bio.GN, cs.AI

发布日期: 2025-05-13

💡 一句话要点

提出CellTypeAgent以解决细胞类型注释的信任性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 细胞类型注释 大型语言模型 生物信息学 单细胞RNA测序 数据验证 模型集成 准确性提升

📋 核心要点

  1. 现有的细胞类型注释方法在准确性和可靠性上存在不足，容易产生幻觉现象。
  2. CellTypeAgent通过整合大型语言模型与数据库验证，提供了一种新的细胞类型注释方案。
  3. 在九个真实数据集的评估中，CellTypeAgent显示出更高的准确性，显著提升了注释的可靠性。

📝 摘要（中文）

细胞类型注释是单细胞RNA测序分析中的关键且繁琐的步骤。本文提出了一种可信的大型语言模型（LLM）代理——CellTypeAgent，结合了LLM与相关数据库的验证。CellTypeAgent在准确性上超越了现有方法，同时减轻了幻觉现象。我们在涉及36种组织的303种细胞类型的九个真实数据集上评估了CellTypeAgent。这种结合的方法为更高效和可靠的细胞类型注释提供了希望。

🔬 方法详解

问题定义：细胞类型注释是单细胞RNA测序分析中的重要步骤，现有方法常常面临准确性不足和幻觉现象的问题，导致注释结果不可靠。

核心思路：CellTypeAgent通过结合大型语言模型与相关数据库的验证，旨在提高细胞类型注释的准确性和可信度。这样的设计使得模型不仅依赖于语言模型的生成能力，还能通过数据库信息进行交叉验证。

技术框架：CellTypeAgent的整体架构包括数据输入模块、LLM生成模块、数据库验证模块和输出模块。数据输入模块负责接收细胞数据，LLM生成模块生成初步注释，数据库验证模块对生成结果进行验证，最后输出模块提供最终的注释结果。

关键创新：CellTypeAgent的主要创新在于将大型语言模型与数据库验证相结合，显著降低了幻觉现象的发生。这一方法与传统的单一依赖语言模型的注释方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，CellTypeAgent采用了特定的损失函数来平衡生成的准确性与验证的可靠性，同时在网络结构上进行了优化，以适应细胞类型注释的复杂性。

📊 实验亮点

在评估中，CellTypeAgent在九个真实数据集上表现出色，准确性超过了现有的注释方法，显著降低了幻觉现象的发生率。这一方法在303种细胞类型的注释中展现了其优越性，提供了更为可靠的结果。

🎯 应用场景

CellTypeAgent在生物医学研究中具有广泛的应用潜力，特别是在单细胞RNA测序分析中。其高效和可靠的细胞类型注释能力可以帮助研究人员更好地理解细胞异质性，推动疾病机制的研究和新疗法的开发。未来，该方法可能会扩展到其他生物信息学领域，提升数据分析的准确性和效率。

📄 摘要（原文）

Cell type annotation is a critical yet laborious step in single-cell RNA sequencing analysis. We present a trustworthy large language model (LLM)-agent, CellTypeAgent, which integrates LLMs with verification from relevant databases. CellTypeAgent achieves higher accuracy than existing methods while mitigating hallucinations. We evaluated CellTypeAgent across nine real datasets involving 303 cell types from 36 tissues. This combined approach holds promise for more efficient and reliable cell type annotation.