CellFM: 1億個のヒト細胞のトランスクリプトミクスデータで事前学習された大規模基盤モデル

単一細胞シークエンシングは細胞の異質性を明らかにしますが、技術的なノイズとバッチ効果という課題があります。そこで、著者らは、MindSporeフレームワークを通じて1億個の人間の細胞で訓練された8億パラメータの基盤モデルCellFMを提示します。CellFMは、既存のモデルよりも下流タスクにおいて優れた性能を発揮します。