ChatGPT Interprets Scientific Images

Научные фигуры, интерпретированные CATGPT

Введение

• Эта работа оценивает возможности CHATGPT в расшифровке цифр биоинформатики.
• Оцененные области включают анализ данных секвенирования, репозицию препарата и эволюцию опухоли.
• Находит, что Chatgpt является опытным в объяснении типов сюжетов и применении биологических знаний.
• Определяет проблемы в восприятии цветов и количественного визуального анализа.
• Подчеркивает необходимость строгого корректуры для точности и надежности.

? Прочитайте полную бумагу

Материалы

Четыре тематических исследования по исследованиям рака:

1. Тематическое исследование «РНК»

(A) Анализ PCA показывает две группы образцов: «T» в красном и «м» в синем. (B) График вулкана для FCS и FDR из дифференциально экспрессируемого анализа генов с активированными генами в красных и пониженных генах в черном. Socs3 и Junb обозначены стрелками. (C) График DOT, суммирующий десять лучших попаданий из анализа обогащения путей KEGG, применяемых к повышенной регулируемой генам.

2. Тематическое исследование «ZNF71»

(A) График выживания Каплана -Мейера для пациентов с NSCLC (GSE81089), отсортированный с помощью экспрессии изоформы ZNF71 KRAB. Красный: пациенты с более высокой экспрессией ZNF71 KRAB (TPM> 1,5); Зеленый: другие; (B) Бар -диаграмма для экспрессии изоформы ZnF71 Krab среди клеточных линий NSCLC, отсортированных по чувствительности доцетакселя. (C) Сеть генов генов генов ZNF71 и IIIR в опухолях и NAT LUAD. (D) график рассеяния для уровня экспрессии мРНК CD27 и реакции лекарственного средства на PQ-401 (EC50) среди клеточных линий NSCLS.

3. Тематическое исследование «клональное»

(A) График рассеяния для VAF% контрастной рецидивирующей опухоли (ось Y) с первичной опухолью (ось X). Каждая точка представляет собой ген, а гены со значительным воздействием указаны. Первичные и повторяющиеся опухоли, полученные от того же пациента. (Б) Связанный точечный график, иллюстрирующий изменения среднего VAF каждого кластера от первичной опухоли в рецидивирующую. (C) ЗАПИСЬ BELL, иллюстрирующий относительную распространенность каждого (суб) клона в зависимости от прогрессирования рака для первичной опухоли и (d) рецидивирующей опухоли. (E) Упаковочные графики кружки, иллюстрирующие клеточный состав первичной опухоли и (f) рецидивирующей опухоли, приведенной в общей сложности 100 клеток. (G) Дерево на основе ветви, иллюстрирующее реляционные и закономерности посева (суб) клонов между первичными и рецидивирующими образцами. Указаны гены, облегчающие рост клона -основателя.

4. Тематическое исследование «YY1»

Отслеживание браузера Washu Epigenome, иллюстрирующие распределения специфичных для цепи чтения RNA-seq, чтения Seq считываются для H3K4ME3, H3K27AC и H3K27ME3, а также чтения PLAC-seq для взаимодействия хроматина-хроматина. Синие прямоугольники (от A1 до A3): активные промоторные области; Розовые прямоугольники (i1 и i2): неактивные промоторные области; Зеленые прямоугольники (от E1 до E4): активные области энхансеры; Синие круги: промоторные области (A1, I1 и A3) взаимодействуют с YY1; Зеленые круги: области усилителя (от E1 до E3), взаимодействующие с YY1. Пунктирные линии, разделенные с одним кругом на тепловой карте: два взаимодействующих областях генома. Степень брюшной формы на тепловой карте, указывающая на прочность взаимодействия.

Методы

Результаты

Общая производительность:

• Мы рассчитали проценты истинных операторов для каждого случая на основе результатов суммирующей таблицы.
• Случай «РНК» достиг самых высоких уровней точности (95,1 ± 1,3%).
• И наоборот, общая точность из трех других тематических исследований была менее впечатляющей: от 64,4 ± 0,1% в случае «ZNF71» до 77,3 ± 5,9% в случае «YY1».
• Примечательным наблюдением в случае «ZNF71» было последовательное написание «CD27» как «CD271» и «IKBKB» как «IKKBK», на которого приходилось 40-55% ложных утверждений.

Производительность по категории:

• Точность утверждения для каждого тематического исследования, отсортированного по категории, также визуализируется.
• GPT-4V обладает высоким уровнем владения распознаванием типа сюжета и отзывом знаний о домене, с точностью более 85% во всех случаях.
• Точность восприятия цвета ниже 60% для всех случаев, значительно ниже, чем распознавание графиков, и знание домена (P-значение <0,05; T-тест).
• Позиционный вывод показывает точность 89,3% для РНК, но в других трех случаях было заметно ниже.
• Число надежны в простых случаях, но могут быть менее точными в сложных сценариях.

Производительность по категории через репликации:

• Распознавание сюжета: все повторения показали удовлетворительную производительность для всех случаев.
• Знание домена: все повторения показали удовлетворительную производительность для всех случаев.
• Восприятие цветов: все повторения показали неудовлетворительную производительность для всех включенных случаев.
• Позиционное вывод: неудовлетворительная производительность была распространена в репликациях, за исключением случаев из случая «РНК».
• Подсчет: все повторности показали неудовлетворительную производительность для всех включенных случаев.

Заключение

• CHATGPT демонстрировал значительные перспективы при расшифровке биоинформатики научных фигур.
• CHATGPT опытный в объяснении различных типов сюжетов и применении биологических знаний.
• Он борется с точной интерпретацией цветов и проведением количественного анализа.
• Механизм человека в петле требуется при работе с инструментами искусственного интеллекта.

Цитирование

@Article {wang2024scientific, title = {Научные фигуры, интерпретированные с помощью CHATGPT: Сильные стороны в распознавании сюжета и ограничениях в цветовом восприятии}, Author = {wang, jinge и ye, qing и ulu, li и guo, nance lan и hu, gangqing}, journal = {npj precision oncology}, vume = {8}}}}, {8}}}}}, {8}}}}}}} {8}}}}}}}}}. Pages = {84}, Год = {2024}, Publisher = {Nature Publishing Group UK London}}