Cell2Sentence 使用教程

Cell2Sentence 使用教程

【免费下载链接】cell2sentence Cell2Sentence: Teaching Large Language Models the Language of Biology 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/cell2sentence

1. 项目介绍

Cell2Sentence（C2S）是一个框架，旨在直接将大型语言模型（LLMs）适配到单细胞生物学。C2S 提出了一种将细胞表达排序转换为细胞句子的方法，这些句子是由按降序排列的基因名称组成的空格分隔的句子。通过将单细胞数据表示为细胞句子，C2S 为大型语言模型直接在自然语言中建模单细胞生物学提供了一个框架，使其能够在多个单细胞任务上具有多样化能力。

2. 项目快速启动

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/vandijklab/cell2sentence.git

进入项目根目录，创建一个 Anaconda 环境：

conda create -n cell2sentence python=3.8

激活环境：

conda activate cell2sentence

然后，运行以下命令安装项目依赖：

make install

你也可以使用 pip 直接安装 Cell2Sentence：

pip install cell2sentence

为了加快推理速度，可以选择安装 flash-attention：

pip install flash-attn --no-build-isolation

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 Cell2Sentence 的典型工作流程示例：

数据加载和预处理

# 示例代码：数据加载和预处理
# 此代码假设你已经安装了 cell2sentence 包
import cell2sentence as c2s

# 加载数据集
data = c2s.load_dataset('immune_tissue_dataset')

# 预处理数据
processed_data = c2s.preprocess_data(data)

细胞类型预测

# 示例代码：细胞类型预测
# 加载预训练模型
model = c2s.load_pretrained_model('c2s_pythia_410m_cell_type_prediction')

# 使用模型进行细胞类型预测
predictions = model.predict(processed_data)

细胞生成

# 示例代码：细胞生成
# 加载预训练模型
model = c2s.load_pretrained_model('c2s_pythia_410m_cell_type_conditioned_generation')

# 生成新细胞
generated_cells = model.generate_cells(cell_type='T_cell')

4. 典型生态项目

目前，Cell2Sentence 已经被用于多个单细胞生物学相关的项目和研究中，例如：

• 单细胞数据分析工具包的集成
• 个性化医疗和治疗响应预测
• 细胞类型标记和注释

以上教程提供了 Cell2Sentence 的基本使用方法和示例，更多详细内容和高级用法，请参考官方文档。

【免费下载链接】cell2sentence Cell2Sentence: Teaching Large Language Models the Language of Biology 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/cell2sentence