Large Language Models Meet Virtual Cell: A Survey

最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布
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分类专栏： LLM Daily Survey Paper 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/154942102

该文章是首篇系统综述大型语言模型（LLMs）在虚拟细胞研究中应用的文献，核心在于构建统一分类框架并梳理核心任务与挑战，为AI驱动的虚拟细胞发展提供清晰路线图。

在这里插入图片描述

一、文章主要内容总结

文章围绕“LLMs如何推动虚拟细胞发展”展开，整体结构分为核心定义、方法分类、任务拆解、挑战与展望四部分，具体如下：

  1. 核心背景与定义
    • 虚拟细胞：指在计算机中模拟细胞结构、功能与动态变化的计算系统，可加速药物研发、实现个性化医疗，但传统建模受限于知识不全与数据稀疏。
    • LLMs的价值：凭借大规模数据处理能力，可直接学习核苷酸、转录组等生物数据特征，解决传统虚拟细胞建模的瓶颈，成为当前研究核心驱动力。
  2. LLMs应用的两大核心范式
    • LLMs作为“预言机（Oracle）”：直接建模细胞内部状态与动态，无需依赖外部工具。包括6类应用方向，具体如下表：
      | 应用方向 | 核心任务 | 代表模型 |
      |----------------|------------------------------------------|-----------------------------------------------|
      | 核苷酸建模 | 预测染色质状态
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论文概述了LLMs在教育环境中的多种技术，包括学生和教师辅助、自适应学习和商业工具。系统回顾了每个视角下的技术进步，整理了相关数据集和基准测试，并识别了LLMs部署在教育中的相关风险和挑战。概述了未来的研究方向，强调了有前景的方向。
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