ChatGPT Interprets Scientific Images

Chatgpt解释的科学数字

介绍

• 这项工作评估了Chatgpt在解密生物信息学数据中的功能。
• 评估领域包括测序数据分析，药物重新定位和肿瘤演化。
• 发现Chatgpt熟练地解释了情节类型和应用生物学见解。
• 确定色彩感知和定量视觉分析的挑战。
• 强调需要严格的校对准确性和可靠性。

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材料

癌症研究中的四个案例研究：

1。“ RNA”案例研究

（a）PCA分析显示了两组样本：红色和蓝色的“ t”。 （b）来自黑色和下调基因的FCS和FDS的火山图和差异表达基因分析的FDR。 SOCS3和JUNB由箭头指示。 （c）DOT图总结了应用于上调基因的KEGG途径富集分析中的十大命中。

2。“ ZNF71”案例研究

（a）NSCLC患者的Kaplan -Meier存活图（GSE81089）由Znf71 Krab同工型表达排序。红色：ZnF71 KRAB表达较高的患者（TPM> 1.5）；绿色：其他人； （b）通过多西他赛敏感性排序的NSCLC细胞系中ZnF71 KRAB同工型表达的条形图。 （C）luAD肿瘤和NAT中ZnF71和IIIR基因的基因关联网络。 （d）NSCLS细胞系中CD27 mRNA表达水平和对PQ-401（EC50）的药物反应的散射图。

3。“克隆”案例研究

（a）与原发性肿瘤（X轴）对比的VAF％对比复发肿瘤（Y轴）的散点图。每个点都是一个基因，并且表明具有显着影响的基因。原发性和复发性肿瘤来自同一患者。 （b）连接的点图说明了从原发性肿瘤到复发的每个簇的平均VAF的变化。 （c）钟图说明了每个（子）克隆的相对患病率与原发性肿瘤和（d）复发性肿瘤的癌症进展的函数。 （e）圆形堆积图，说明了原发性肿瘤和（f）复发性肿瘤的细胞组成，并用100个细胞检查。 （g）基于分支的树，说明了主要样品和复发样品之间（子）克隆的关系和播种模式。指示的是基因促进基础克隆的生长。

4。“ YY1”案例研究

WASHU表观基因组浏览器轨道说明了链特异性RNA-SEQ读取的分布，chip-seq读取H3K4me3，H3K27AC和H3K27ME3，以及PLAC-SEEQ以及染色质 - 染色质相互作用的PLAC-SEQ读取。蓝色矩形（A1至A3）：主动启动子区域；粉红色矩形（I1和I2）：无活动的启动子区域；绿色矩形（E1至E4）：主动增强剂区域；蓝色圆圈：启动子区域（A1，I1和A3）与YY1相互作用；绿色圆圈：增强子区域（E1至E3）与YY1相互作用。虚线与热图上的一个圆共享：两个相互作用的基因组区域。热图指控相互作用强度的净净度。

方法

结果

总体表现：

• 我们根据总结表结果计算了每种情况的真实陈述的百分比。
• “ RNA”病例达到了最高的精度水平（95.1±1.3％）。
• 相反，其他三个案例研究的总体准确性不那么令人印象深刻，范围从“ Znf71”案例中的64.4±0.1％到“ YY1”案例中的77.3±5.9％。
• 在“ ZNF71”案例中，值得注意的观察结果是，“ CD27”为“ CD271”和“ IKBKB”的拼写拼写，占“ IKKBK”，占虚假陈述的40-55％。

按类别的性能：

• 每个案例研究的语句准确性（按类别排序）也可视化。
• GPT-4V在情节类型识别和域知识回忆方面具有很高的熟练程度，在所有情况下，精度超过85％。
• 在所有情况下，颜色感知精度均低于60％，明显低于情节识别和域知识（p值<0.05； t检验）。
• 位置推断显示RNA的精度为89.3％，但在其他三种情况下明显较低。
• 在简单的情况下，计数是可靠的，但在复杂的情况下的准确性较低。

跨重复类别的性能：

• 情节识别：所有重复均显示出所有情况下的令人满意的性能。
• 领域知识：所有重复均显示出所有情况下的令人满意的性能。
• 颜色感知：所有重复均显示出所有纳入情况的性能不令人满意。
• 位置推断：除了“ RNA”病例的重复方面，重复的性能不令人满意。
• 计数：所有重复均显示出所有纳入情况的性能不令人满意。

结论

• Chatgpt在破译生物信息学科学人物方面表现出了巨大的希望。
• Chatgpt精通解释不同的情节类型和应用生物学知识。
• 它在准确解释颜色和执行定量分析方面挣扎。
• 使用AI工具时，需要人体机制。

引用

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