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scGPT: 用生成式AI搭建单细胞多组学数据的基础大模型

GPT（Generative Pre-training Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它仅使用了Transformer的解码器结构，在生成时看不到自己后面的内容，相比于BERT选择了更难的技术路线（后者只使用了T

在生命漫长的演化长河中，单细胞生物在向多细胞生物演进之前，已展现出独特的生存智慧。一些蓝细菌早在 35 亿年前就能于水边沙石上形成菌膜，通过抱团固定在光照、营养俱佳之处，避免随波逐流，从而提升生存繁衍的几率。

洛克菲勒大学Junyue Cao以及Wei Zhou等研究人员结合优化的高通量单细胞核测序方法-PanSci，实现了迄今最综合系统的小鼠衰老单细胞解析[1]。

肿瘤异质性指肿瘤演进过程中分子生物学或基因方面发生改变，从而使不同肿瘤细胞的生长速度、侵袭能力、对药物的敏感性等产生差异，是肿瘤发生发展过程中的一个普遍而又至关重要的表现特征。运用单细胞多组学测序技术进行大队列分析，对于解析肿瘤细胞的复杂异质性具有重要意义。

统一地评估人单细胞相似性，并快速从不同平台海量的单细胞数据中寻找类似的细胞能够帮助人们进一步将细胞状态、功能与疾病等建立关联，并找到合适的实验系统来进一步实验分析。但是如何整合协调这些不同平台不同系统的单细胞数据并高效检索是有待于进一步解决的问题[1], [2

在11月11日至14日的Medica2024贸易博览会上，德国弗劳恩霍夫微电子工程和微系统研究所（FraunhoferIMM）的研究人员展示了他们的最新成果，利用其在微流控和单细胞技术方面的专业知识打印器官结构，正在在医疗行业拉开了细胞打印产业化的序幕。