引言在近年来的生物医学研究中，单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术因其在揭示细胞异质性（cellular heterogeneity）方面的独特优势而广受关注。通过对单个细胞的基因表达进行精细分析，研究者可以识别出不同细胞类型（cell types），进而深入理解组织结构、发育过程和疾病机理。然而，随着单细胞数据量的爆炸式增长，传统的手动细胞类型标注（manual cell type annotation）方法由于耗时且需要高度专业知识，已经变得越来越难以适应快速发展的需求。在这一背景下，人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的介入为解决上述挑战提供了新的可能。尤其是生成预训练变换器(Generative Pre-trained Transformer, GPT)系列模型，在理解和生成自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)任务中表现出色，也引发了科研界对其在生物医学领域应用潜力的探索。特别是GPT-4，作为GPT系列中的最新模型，以其强大的语言理解和生成能力，成为了研究者关注的焦点。3月25日发表于Nature Methods的研究“Assessing GPT-4 for cell type annotation in single-cell RNA-seq analysis”，旨在评估GPT-4在单细胞RNA测序分析中进行细胞类型标注的能力。通过与传统手动标注方法以及其他自动化标注方法的比较，研究人员展示了GPT-4在利用标记基因(marker gene)信息进行细胞类型标注方面的准确性和效率。研究中，研究团队开发了一款名为GPTCelltype的R软件包，专门用于实现GPT-4自动化细胞类型标注的功能。通过对数百种组织和细胞类型的评估，GPT-4生成的细胞类型标注与手动标注展现出了强大的一致性，显著减少了细胞类型标注所需的努力和专业知识要求。该研究不仅证实了GPT-4在生物医学领域的应用潜力，同时也为单细胞RNA测序分析中的细胞类型标注提供了一种新的、高效的解决方案。随着人工智能技术的不断进步和优化，未来在单细胞数据分析、细胞类型识别以及疾病机理研究等领域，GPT-4及其后续模型将发挥越来越重要的作用。
Highlights高精度的细胞类型标注：研究表明GPT-4能够使用标记基因（marker genes）信息准确地进行细胞类型标注，与人工手动标注方法展现出高度一致性。效率提升：GPT-4的使用显著降低了细胞类型标注所需的时间和专业知识要求，使得复杂的单细胞数据分析工作变得更加高效。软件开发：开发了名为GPTCelltype的R软件包，为使用GPT-4进行自动化细胞类型标注提供了便捷的工具，实现了与现有单细胞分析流程的无缝整合。广泛的应用范围：GPT-4在多种组织和细胞类型上的评估显示了其广泛的应用潜力，包括正常和癌症样本在内的各种生物样本。方法比较：研究中还对比了GPT-4与其他自动化细胞类型标注方法，如GPT-3.5、SingleR、ScType和CellMarker2.0，证实了GPT-4在准确性和效率上的优势。实验设计：通过使用不同的提示策略（prompt strategies）和细胞类型识别方法，研究详细探讨了影响标注准确性的各种因素。GPT-4在单细胞RNA测序分析中进行细胞类型注释的示例，以及与其他方法的比较 a.展示了专家、GPT-4和其他自动化方法进行的细胞类型注释的比较。b.GPT-4对人类前列腺细胞进行注释，并随着信息量的增加展示了更细致的注释的例子。c.GPT-4对单一、混合和新细胞类型的注释。（Credit: Nature Methods）GPT-4在单细胞类型注释性能的评估 a.不同数量的顶级差异基因、差异分析的统计测试以及提示策略的平均一致性得分。b.在每项研究和组织中，不同一致性水平的细胞类型比例，包括最常见的广泛细胞类型、恶性细胞、不同细胞群体大小，以及主要细胞类型与亚型。c.I型（COL1A1和COL1A2）和II型（COL2A1）胶原蛋白基因表达的log2转换比率。d和e.比较了平均一致性得分（d）和运行时间（e）。在e部分中，GPT-4和GPT-3.5的n值为59，ScType和SingleR的n值为36。每个箱线图展示了运行时间的分布（中心：中位数；箱体边界：第一和第三四分位数；须界：箱体1.5倍四分位距以内的数据点；最小值和最大值）。f.查询GPT-4 API的成本与细胞类型数量的关系。g.GPT-4在识别混合/单一细胞类型以及已知/未知细胞类型方面的性能，并在多轮模拟中考虑了不同的抽样和噪声水平（点）。h.GPT-4注释的可重复性。i.两个版本的GPT-4之间一致性得分的一致性。（Credit: Nature Methods）
Strategies
问题定义：研究团队旨在解决单细胞RNA测序数据分析中耗时且复杂的细胞类型标注问题。传统的手动标注方法不仅效率低下，还需要大量的生物学知识和专业经验。GPT-4的应用：研究中引入了GPT-4，一个先进的自然语言处理模型，来自动识别和标注细胞类型。GPT-4可以处理大量文本信息，并在此基础上生成新的文本，这一特性被用来解读细胞的基因表达数据并进行类型标注。开发软件工具GPTCelltype：为了将GPT-4集成到细胞类型标注的过程中，研究团队开发了GPTCelltype这款R软件包。这个工具可以自动将单细胞RNA测序数据的表达信息转换成GPT-4能理解的格式，并使用GPT-4生成细胞类型的标注。评估方法：研究中对GPT-4进行了广泛的评估，包括在多个数据集上覆盖了不同物种、数百种组织和细胞类型。通过比较GPT-4生成的细胞类型标注与原始研究中的手动标注，评估了其准确性。方法比较：除了评估GPT-4的性能，研究还将其与其他自动细胞类型标注方法（如GPT-3.5、SingleR、ScType和CellMarker2.0）进行了比较，以验证GPT-4在标注准确性和处理速度上的优势。优化和验证：研究探讨了不同的提示策略（prompt strategies），如链式思维（chain-of-thought）提示和重复提示（repeated prompt），以优化GPT-4的性能。此外，通过模拟实验和对未知细胞类型的标注能力评估，进一步验证了GPT-4的鲁棒性和可靠性。经济成本分析：最后，研究还考虑了使用GPT-4进行细胞类型标注的经济成本，评估了其在实际应用中的经济效益。

Behind the Scenes单细胞RNA测序与细胞类型注释单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术是一种革命性的生物学方法，能够在单个细胞水平上测量基因表达，揭示细胞内部的复杂机制和功能。这种技术对于理解组织中不同细胞类型的异质性，以及它们如何相互作用和响应环境变化至关重要。scRNA-seq的发展可追溯到2009年，当时首次使用该技术对数百个细胞进行了基因表达分析。随后，随着测序技术的进步和成本的降低，scRNA-seq已成为分子生物学和系统生物学研究中的标准工具。scRNA-seq技术的核心在于从单个细胞中提取RNA，并将其转录为cDNA，然后进行测序分析。这一过程包括细胞分离、RNA的逆转录、cDNA的扩增和测序。通过对测序数据的分析，可以获得关于细胞特定基因表达模式的详细信息。scRNA-seq技术已被广泛应用于各种生物学领域，包括发育生物学、肿瘤学、免疫学和神经科学。通过对单个细胞的精确分析，研究人员能够识别新的细胞亚型、追踪细胞谱系发展，以及理解疾病过程中的细胞异质性。尽管scRNA-seq技术具有巨大的潜力，但它仍面临一些挑战，如细胞的分离和分类、数据的处理和分析、以及高成本和技术要求。此外，如何从大量的基因表达数据中提取有意义的生物学信息，也是目前研究的热点和难点之一。细胞类型注释的重要性和挑战细胞类型注释在单细胞RNA测序研究中扮演着至关重要的角色。它涉及将单细胞测序数据中的细胞分类到特定的细胞类型，这对于解读组织的细胞组成、理解生物过程和疾病机制具有基础性的意义。注释的重要性生物学洞察：准确的细胞类型注释能够揭示生物组织中的细胞多样性，帮助研究人员理解不同细胞类型在生物过程中的作用和相互