ChatGPT Interprets Scientific Images

الشخصيات العلمية التي تم تفسيرها بواسطة chatgpt

مقدمة

• يقوم هذا العمل بتقييم قدرات ChatGPT في فك تشفير أرقام المعلوماتية الحيوية.
• تشمل المناطق التي تم تقييمها تحليل بيانات التسلسل ، وإعادة وضع الدواء ، وتطور الورم.
• يجد chatgpt يتقن في شرح أنواع المؤامرات وتطبيق رؤى بيولوجية.
• يحدد التحديات في إدراك اللون والتحليل البصري الكمي.
• يؤكد على الحاجة إلى إجراء تدقيق صارم للدقة والموثوقية.

؟ اقرأ الورقة الكاملة

مواد

أربع دراسات حالة في أبحاث السرطان:

1. دراسة حالة "RNA"

(أ) تحليل PCA يوضح مجموعتين من العينات: "T" باللون الأحمر و "M" باللون الأزرق. (ب) مؤامرة بركان لـ FCS و FDRs من تحليل الجينات المعبر عنها تفاضليًا مع جينات منظمة في الجينات الحمراء والأسفل باللون الأسود. SOCS3 و JUNB أشارت بواسطة رؤوس الأسهم. (ج) مؤامرة DOT تلخص أفضل عشر مرات من تحليل إثراء مسار KEGG المطبق على الجينات التي تنظمها UP.

2. دراسة حالة "ZNF71"

(أ) مؤامرة كابلان - ماير البقاء على قيد الحياة لمرضى NSCLC (GSE81089) مرتبة عن طريق تعبير ZNF71 Krab isoform. الأحمر: المرضى الذين يعانون من تعبير ZnF71 Krab أعلى (TPM> 1.5) ؛ الأخضر: آخرون (ب) مخطط شريط للتعبير عن znf71 krab isoform بين خطوط خلايا NSCLC مرتبة بحساسية docetaxel. (ج) شبكة جمعية الجينات من جينات ZNF71 و IIIR في أورام LUAD و NATS. (د) مؤامرة مبعثرة لمستوى تعبير CD27 مرنا واستجابة الدواء لـ PQ-401 (EC50) بين خطوط خلايا NSCLS.

3. دراسة حالة "Clonal"

(أ) مؤامرة مبعثرة للورم المتكرر VAF ٪ (المحور ص) إلى الورم الأولي (المحور السيني). كل نقطة هي جين ويشار إلى الجينات ذات التأثير الكبير. الأورام الأولية والمتكررة من نفس المريض. (ب) مؤامرة نقطة متصلة توضح تغييرات متوسط ​​VAF لكل مجموعة من الورم الأساسي إلى المتكرر. (ج) مؤامرة الجرس التي توضح الانتشار النسبي لكل استنساخ (فرعي) كدالة لتطور السرطان للورم الأولي و (د) الورم المتكرر. (هـ) مخططات تعبئة الدائرة التي توضح التركيب الخلوي للورم الأساسي و (و) ورم متكرر ، يتم فحصه مع ما مجموعه 100 خلية. (ز) شجرة قائمة على الفروع توضح أنماط العلائقية والبذر للنسخ (الفرعي) بين العينات الأولية والمتكررة. المشار إليها هي الجينات التي تسهل نمو استنساخ التأسيس.

4. دراسة حالة "YY1"

مسارات متصفح Washu epigenome التي توضح توزيعات من قراءات RNA-Seq الخاصة بالحبال ، تقرأ Chip-Seq لتكوين H3K4me3 ، H3K27AC ، و H3K27Me3 ، بالإضافة إلى قراءات Plac-Seq لتفاعلات الكروماتين والكروماتين. المستطيلات الزرقاء (A1 إلى A3): مناطق المروج النشطة ؛ المستطيلات الوردية (I1 و I2): مناطق المروج غير النشطة ؛ المستطيلات الخضراء (E1 إلى E4): مناطق مُحسّنة نشطة ؛ الدوائر الزرقاء: مناطق المروج (A1 و I1 و A3) تتفاعل مع YY1 ؛ الدوائر الخضراء: مناطق مُحسّنة (E1 إلى E3) تتفاعل مع YY1. خطوط متقطعة مشتركة مع دائرة واحدة على خريطة الحرارة: منطقتان للجينوم المتفاعلان. درجة من الأهمية على خريطة الحرارة التي تشير إلى قوة التفاعل.

طُرق

نتائج

الأداء العام:

• قمنا بحساب النسب المئوية للبيانات الحقيقية لكل حالة بناءً على نتائج الجدول الملخص.
• حققت حالة "RNA" أعلى مستويات الدقة (95.1 ± 1.3 ٪).
• على العكس من ذلك ، كانت الدقة الإجمالية من دراسات الحالة الثلاث الأخرى أقل إثارة للإعجاب ، والتي تتراوح من 64.4 ± 0.1 ٪ في حالة "ZNF71" إلى 77.3 ± 5.9 ٪ في حالة "YY1".
• كانت الملاحظة الجديرة بالملاحظة في حالة "ZNF71" هي الأخطاء الإملائية المستمرة لـ "CD27" مثل "CD271" و "Ikbkb" كـ "Ikkbk" ، والتي تمثل 40-55 ٪ من البيانات الخاطئة.

الأداء حسب الفئة:

• يتم أيضًا تصور دقة البيان لكل دراسة حالة ، مرتبة حسب الفئة.
• يتمتع GPT-4V بإتقان كبير في التعرف على نوع المؤامرة واستدعاء المعرفة بالمجال ، مع دقة أكثر من 85 ٪ في جميع الحالات.
• دقة تصور اللون أقل من 60 ٪ لجميع الحالات ، أقل بكثير من التعرف على المؤامرة ومعرفة المجال (القيمة p <0.05 ؛ اختبار t).
• يظهر الاستدلال الموضعي دقة 89.3 ٪ بالنسبة لـ RNA ، ولكنها كانت أقل بشكل ملحوظ في الحالات الثلاث الأخرى.
• التهم موثوقة في الحالات البسيطة ولكن يمكن أن تكون أقل دقة في السيناريوهات المعقدة.

الأداء حسب الفئة عبر النسخ المتماثلة:

• التعرف على المؤامرة: أظهرت جميع النسخ المتماثلة أداءً مرضيًا لجميع الحالات.
• معرفة المجال: أظهرت جميع النسخ المتماثلة أداءً مرضيًا لجميع الحالات.
• إدراك اللون: أظهرت جميع النسخ المتماثلة أداءً غير مرض لجميع الحالات المشمولة.
• الاستدلال الموضعي: كان الأداء غير المرضي سائدًا عبر النسخ المتماثلة باستثناء تلك الموجودة في حالة "RNA".
• التهم: أظهرت جميع النسخ المتماثلة أداءً غير مرض لجميع الحالات المشمولة.

خاتمة

• أظهر ChatGPT وعدًا كبيرًا في فك رموز الشخصيات العلمية للمعلوماتية الحيوية.
• ChatGPT يتقن في شرح أنواع المؤامرة المختلفة وتطبيق المعرفة البيولوجية.
• إنه يكافح مع تفسير الألوان بدقة وإجراء تحليلات كمية.
• مطلوب آلية الإنسان في الحلقة عند العمل مع أدوات الذكاء الاصطناعي.

اقتباس

article {wang2024scientific ، title = {{الأشكال العلمية التي تم تفسيرها بواسطة chatgpt: نقاط القوة في التعرف على المؤامرة والحدود في إدراك اللون} ، المؤلف = {وانغ ، jinge و qing و liu ، li و guo ، nancy lan و hu ، gangqing} ، {npj precision} Pages = {84} ، Year = {2024} ، Publisher = {Nature Publishing Group UK London}}