Nature Methods

高精度的细胞类型标注：研究表明GPT-4能够使用标记基因（marker genes）信息准确地进行细胞类型标注，与人工手动标注方法展现出高度一致性。

效率提升：GPT-4的使用显著降低了细胞类型标注所需的时间和专业知识要求，使得复杂的单细胞数据分析工作变得更加高效。

软件开发：开发了名为GPTCelltype的R软件包，为使用GPT-4进行自动化细胞类型标注提供了便捷的工具，实现了与现有单细胞分析流程的无缝整合。

广泛的应用范围：GPT-4在多种组织和细胞类型上的评估显示了其广泛的应用潜力，包括正常和癌症样本在内的各种生物样本。

方法比较：研究中还对比了GPT-4与其他自动化细胞类型标注方法，如GPT-3.5、SingleR、ScType和CellMarker2.0，证实了GPT-4在准确性和效率上的优势。

实验设计：通过使用不同的提示策略（prompt strategies）和细胞类型识别方法，研究详细探讨了影响标注准确性的各种因素。

GPT-4在单细胞RNA测序分析中进行细胞类型注释的示例，以及与其他方法的比较a.展示了专家、GPT-4和其他自动化方法进行的细胞类型注释的比较。b.GPT-4对人类前列腺细胞进行注释，并随着信息量的增加展示了更细致的注释的例子。c.GPT-4对单一、混合和新细胞类型的注释。（Credit:Nature Methods）

GPT-4在单细胞类型注释性能的评估a.不同数量的顶级差异基因、差异分析的测试以及提示策略的平均一致性得分。b.在每项研究和组织中，不同一致性水平的细胞类型比例，包括最常见的广泛细胞类型、恶性细胞、不同细胞群体大小，以及主要细胞类型与亚型。c.I型（COL1A1和COL1A2）和II型（COL2A1）胶原蛋白基因表达的log2转换比率。d和e.比较了平均一致性得分（d）和运行时间（e）。在e部分中，GPT-4和GPT-3.5的n值为59，ScType和SingleR的n值为36。每个箱线图展示了运行时间的分布（中心：中位数；箱体边界：第一和第三四分位数；须界：箱体1.5倍四分位距以内的数据点；最小值和最大值）。f.查询GPT-4 API的成本与细胞类型数量的关系。g.GPT-4在识别混合/单一细胞类型以及已知/未知细胞类型方面的性能，并在多轮模拟中考虑了不同的抽样和噪声水平（点）。h.GPT-4注释的可重复性。i.两个版本的GPT-4之间一致性得分的一致性。（Credit:Nature Methods）