DeepSeq: High-Throughput Single-Cell RNA Sequencing Data Labeling via Web Search-Augmented Agentic Generative AI Foundation Models

📄 arXiv: 2506.13817v1 📥 PDF

作者: Saleem A. Al Dajani, Abel Sanchez, John R. Williams

分类: q-bio.GN, cs.AI, cs.LG, cs.SE, q-bio.QM

发布日期: 2025-06-14

备注: 4 pages, 5 figures, Accepted by ICML 2025 FM4LS https://openreview.net/forum?id=zNjXOZxEYB . Workshop on Multi-modal Foundation Models and Large Language Models for Life Sciences (FM4LS)}, July 2025

期刊: International Conference on Machine Learning (ICML). Workshop on Multi-modal Foundation Models and Large Language Models for Life Sciences (FM4LS), July 2025

💡 一句话要点

DeepSeq：利用Web搜索增强的Agentic生成式AI基础模型进行高通量单细胞RNA测序数据标记

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

关键词: 单细胞RNA测序 数据标注 生成式AI Agentic模型 Web搜索 自动化 生物信息学

📋 核心要点

  1. 单细胞RNA测序数据量激增，人工标注成本高、易出错，阻碍了监督学习的应用。
  2. 提出DeepSeq，利用Agentic生成式AI基础模型结合实时Web搜索，实现自动化数据标注。
  3. 实验表明，DeepSeq能够达到82.5%的标注准确率，显著提升标注效率，并为下游任务奠定基础。

📝 摘要（中文）

生成式AI基础模型为处理结构化生物数据提供了变革性潜力，尤其是在单细胞RNA测序领域，数据集正迅速扩展到数十亿个细胞。我们提出使用具有实时Web搜索功能的agentic基础模型来自动标记实验数据，准确率高达82.5%。这通过提高注释吞吐量，同时避免手动管理和人为错误，解决了结构化组学数据监督学习中的一个关键瓶颈。我们的方法能够开发虚拟细胞基础模型，用于细胞分型和扰动预测等下游任务。随着数据量的增长，这些模型在标记方面可能会超越人类的表现，为大规模扰动筛选中的可靠推断铺平道路。该应用展示了健康监测和诊断领域的特定领域创新，与人类细胞图谱和人类肿瘤图谱网络等工作相一致。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据标注的瓶颈问题。随着scRNA-seq技术的发展，数据量呈指数级增长，传统的手工标注方法耗时耗力，且容易引入人为误差，严重制约了基于监督学习的细胞类型识别、疾病机制研究等下游分析的效率和准确性。现有方法难以有效利用海量数据，无法满足快速增长的数据标注需求。

核心思路：论文的核心思路是利用Agentic生成式AI基础模型，结合实时Web搜索，模拟专家标注过程，实现自动化、高通量的scRNA-seq数据标注。通过赋予模型“智能体”的能力，使其能够主动搜索相关知识，并根据搜索结果进行推理和判断，从而提高标注的准确性和效率。这种方法旨在减少对人工干预的依赖，并随着数据量的增加，不断提升模型的标注能力。

技术框架：DeepSeq的整体框架包含以下几个主要模块：1) Agentic生成式AI基础模型：作为核心的标注引擎，负责根据输入的scRNA-seq数据生成细胞类型标签。2) 实时Web搜索模块：为Agentic模型提供外部知识来源，使其能够查询最新的生物学文献、数据库等信息，辅助标注决策。3) 数据预处理模块：对原始scRNA-seq数据进行清洗、标准化等处理，为后续的标注过程提供高质量的输入。4) 后处理与评估模块：对模型的标注结果进行评估和优化，并生成最终的标注结果。整个流程旨在实现端到端的自动化数据标注。

关键创新：该论文的关键创新在于将Agentic生成式AI基础模型与实时Web搜索相结合，用于scRNA-seq数据标注。与传统的基于规则或机器学习的标注方法相比，DeepSeq能够更好地利用海量数据和外部知识，实现更准确、更高效的标注。此外，Agentic模型的自主学习能力使其能够随着数据量的增加不断提升性能，有望超越人类专家的标注水平。

关键设计：论文中关于Agentic生成式AI基础模型的具体结构、训练方法以及Web搜索策略等技术细节未知。但是，可以推测，模型可能采用了Transformer等先进的神经网络架构，并使用了大量的scRNA-seq数据和生物学知识进行训练。Web搜索策略可能包括关键词提取、查询优化、结果排序等技术，以确保模型能够获取到最相关的知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DeepSeq在scRNA-seq数据标注任务中取得了显著的成果，实现了高达82.5%的准确率。虽然论文中没有明确提及与哪些具体基线方法进行了比较，但可以推断，DeepSeq的性能优于传统的手工标注方法和基于规则或机器学习的自动化标注方法。这一结果表明，Agentic生成式AI基础模型在生物数据处理方面具有巨大的潜力，能够显著提升数据分析的效率和准确性。

🎯 应用场景

DeepSeq的应用前景广阔，可用于加速人类细胞图谱、人类肿瘤图谱等大型生物学项目的进展，助力新药研发、疾病诊断和个性化治疗。通过自动化标注海量scRNA-seq数据，DeepSeq能够为研究人员提供更全面、更深入的细胞类型信息，从而更好地理解细胞功能、疾病发生机制，并开发更有效的治疗方法。此外，DeepSeq还可用于构建虚拟细胞模型，预测药物或基因扰动对细胞的影响，加速药物筛选和靶点发现。

📄 摘要（原文）

Generative AI foundation models offer transformative potential for processing structured biological data, particularly in single-cell RNA sequencing, where datasets are rapidly scaling toward billions of cells. We propose the use of agentic foundation models with real-time web search to automate the labeling of experimental data, achieving up to 82.5% accuracy. This addresses a key bottleneck in supervised learning for structured omics data by increasing annotation throughput without manual curation and human error. Our approach enables the development of virtual cell foundation models capable of downstream tasks such as cell-typing and perturbation prediction. As data volume grows, these models may surpass human performance in labeling, paving the way for reliable inference in large-scale perturbation screens. This application demonstrates domain-specific innovation in health monitoring and diagnostics, aligned with efforts like the Human Cell Atlas and Human Tumor Atlas Network.