Evaluation of cell type annotation reliability using a large language model-based identifier
6.4
来源：
Nature
关键字：
AI brain science
发布时间：
2025-09-25 23:33
摘要：
LICT（基于大型语言模型的细胞类型标识符）是一种新工具，通过多模型集成和自我修正策略，显著提高了单细胞RNA测序数据的细胞类型注释准确性。该工具在多种生物背景下的应用显示出其优越性，尤其是在处理低异质性数据时。LICT的设计使其独立于参考数据，增强了其通用性和可靠性，成为细胞功能研究的重要资源。
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关键证据
LICT在多种数据集上显示出优越的注释性能
通过多模型集成策略提高了注释的准确性和一致性
LICT工具的设计使其无需参考数据，增强了通用性
真实性检查
否
AI评分总结
LICT（基于大型语言模型的细胞类型标识符）是一种新工具，通过多模型集成和自我修正策略，显著提高了单细胞RNA测序数据的细胞类型注释准确性。该工具在多种生物背景下的应用显示出其优越性，尤其是在处理低异质性数据时。LICT的设计使其独立于参考数据，增强了其通用性和可靠性，成为细胞功能研究的重要资源。