MIA: Дэвид ван Дейк, Одноклеточный анализ в эпоху LLM; Primer: Сайед Ризви

Модели, вывод и алгоритмы, 16 октября 2024 г. Институт Броуда при Массачусетском технологическом институте и Гарварде Встреча: Анализ отдельных клеток в эпоху линейных моделей Дэвид ван Дейк Доцент, Кафедра компьютерных наук и кафедра внутренней медицины, Йельский университет В этом докладе я буду утверждать, что сама биология функционирует как язык, где такие системы, как иммунный ответ, общаются посредством комбинаторных взаимодействий, подобно словам, образующим предложения. Я представлю недавние работы нашей лаборатории, начиная с CINEMA-OT, метода причинно-следственного вывода, применяемого к комбинаторной стимуляции цитокинами, выявляющего нелинейные взаимодействия между цитокинами. Затем я сосредоточусь на Cell2Sentence, проекте, который преобразует данные отдельных клеток в «клеточные предложения» для обучения линейных моделей генерации и прогнозирования клеточного поведения. В заключение я кратко расскажу о CaLMFlow, где модели больших языков адаптированы для моделирования непрерывных систем, подчеркивая их универсальность за пределами задач дискретного языка. Вместе эти проекты демонстрируют, как модели больших языков способствуют развитию анализа отдельных клеток и биологических исследований. Полезные ресурсы: CINEMA-OT: https://www.nature.com/articles/s4159... Cell2Sentence: https://www.biorxiv.org/content/10.11... CaLMFlow: https://arxiv.org/abs/2410.05292 Введение: Модели больших языков и биологические модели Сайед Ризви Ph.D. Студент Кафедра компьютерных наук Йельский университет В вводной части семинара мы рассмотрим модели больших языков (LLM) и биологические базовые модели, охватив их архитектуру, обучение и то, как они адаптируются для анализа сложных биологических данных, таких как геномика отдельных клеток. В этом разделе будет представлена ​​идея о том, что эти модели могут помочь нам расшифровать «язык» биологии. Для получения дополнительной информации посетите: https://www.broadinstitute.org/talks/... Авторские права принадлежат Broad Institute, 2024. Все права защищены.