Single-cell foundation models: bringing artificial intelligence into cell biology
6.5
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-10-01 08:24
摘要：
单细胞基础模型（scFMs）通过将人工智能应用于单细胞生物学，提供了强大的数据分析框架。这些模型能够整合多种组学数据，提取细胞异质性和复杂调控网络的潜在模式。尽管面临数据质量和计算强度等挑战，scFMs在细胞类型注释、批次校正和数据整合等多个下游任务中展现出显著潜力。未来的研究将集中于提高模型的稳健性和可解释性，以推动单细胞基因组学的进步。
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关键证据
单细胞基础模型在单细胞基因组学中的应用潜力
提出了未来研究方向以增强模型的稳健性和可解释性
强调了数据质量和模型架构对性能的影响
真实性检查
否
AI评分总结
单细胞基础模型（scFMs）通过将人工智能应用于单细胞生物学，提供了强大的数据分析框架。这些模型能够整合多种组学数据，提取细胞异质性和复杂调控网络的潜在模式。尽管面临数据质量和计算强度等挑战，scFMs在细胞类型注释、批次校正和数据整合等多个下游任务中展现出显著潜力。未来的研究将集中于提高模型的稳健性和可解释性，以推动单细胞基因组学的进步。