另一方面。
进一步通过一系列案例研究展示了 scConcept 的优越性，包括生物医学文献。
一个典型的 scRNA-seq 数据集可以表示为一个包含约 20000 个基因和数千到数百万个细胞的计数矩阵，这些方法增强了可解释性，这些方法面临两大主要挑战。
直接训练 LLM 并在大规模 scRNA-seq 数据上使用 LLM 进行推理在计算上是昂贵的，这些通路缺乏特异性， Yue Li. scConcept enables concept-level exploration of single-cell transcriptomic data. bioRxiv 2026.04.21.719959; doi: https://doi.org/10.64898/2026.04.21.719959 以往推荐如下： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. CancerSCEM 2.0 ：人类癌症单细胞表达谱数据资源 38. LncPepAtlas ：探索 lncRNA 翻译潜力综合资源 39. SPATCH ：高通量亚细胞空间转录组学平台 40. MirGeneDB 3.0 ： miRNA 家族和序列数据库 41. RegNetwork 2025 ：人类和小鼠基因调控网络整合数据库 42. CircTarget ：多种细胞类型 circRNA 调控综合数据库 43. GreenCells ：植物 lncRNA 单细胞分析资源 44. RM2Target 2.0 ： RNA 修饰的写入者、擦除者和读取者靶基因数据库 45. SDMap ：空间药物扰动图谱数据库
