QuST-LLM: Integrating Large Language Models for Comprehensive Spatial Transcriptomics Analysis

要約

この論文では、大規模言語モデル (LLM) の機能を利用して空間トランスクリプトミクス (ST) データを分析および解釈する、QuPath の革新的な拡張機能である QuST-LLM を紹介します。
このツールは、データの読み込み、領域選択、遺伝子発現解析、機能アノテーションを含む包括的なワークフローを提供することで、ST データの複雑かつ高次元の性質を効果的に簡素化します。
QuST-LLM は LLM を採用して、複雑な ST データを遺伝子オントロジーのアノテーションに基づいて理解できる詳細な生物学的ナラティブに変換し、それによって ST データの解釈可能性を大幅に向上させます。
その結果、ユーザーは自然言語を使用して自分の ST データを操作できます。
したがって、QuST-LLM は、組織の空間的および機能的複雑さを解明するための強力な機能を研究者に提供し、生物医学研究における新たな洞察と進歩を促進します。

要約(オリジナル)

In this paper, we introduce QuST-LLM, an innovative extension of QuPath that utilizes the capabilities of large language models (LLMs) to analyze and interpret spatial transcriptomics (ST) data. This tool effectively simplifies the intricate and high-dimensional nature of ST data by offering a comprehensive workflow that includes data loading, region selection, gene expression analysis, and functional annotation. QuST-LLM employs LLMs to transform complex ST data into understandable and detailed biological narratives based on gene ontology annotations, thereby significantly improving the interpretability of ST data. Consequently, users can interact with their own ST data using natural language. Hence, QuST-LLM provides researchers with a potent functionality to unravel the spatial and functional complexities of tissues, fostering novel insights and advancements in biomedical research.

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