- 12 次围观
细胞行为的计算建模——即“虚拟细胞”——已成为人工智能与生物学交叉领域中被明确提出的一项重大挑战。然而，现有基础模型仍然高度专门化：单细胞模型只能处理解离后的转录组，空间模型需要专门设计的空间感知架构，而扰动预测模型则依赖人工整理的知识库，从而限制了其泛化能力。在此，我们提出 OCellus，一个在二十二项生物学任务上进行微调的九十亿参数语言模型（Qwen3.5-9B），通过在共享骨干模型上的三项协同技术贡献，同时解决上述三项限制。 首先，EvenClock 将二维空间坐标编码为文本形式的十八个钟面扇区，使得标准语言模型无需任何架构修改即可具备空间推理能力。在十项空间转录组学任务上，OCellus 在完全不包含任何空间感知架构组件的情况下，实现了 77% 的空间邻域准确率、96% 的空间细胞通讯准确率，以及在空间解卷积任务上达到 0.70 的 proportion-cosine similarity。 其次，基于每个基因的语言模型嵌入替代了 GEARS 所依赖的基因本体（Gene Ontology）注释。在 Replogle 2022 扰动基准测试中，针对 457 个完全未见过的敲除基因，OCellus 的 Pearson 相关系数达到 0.945，而 GEARS 为 0.84。 第三，OCellus-Agent 提供了一个由 Planner-Router-Verifier 组成的自然语言接口，在八十个多任务查询上实现了 75% 的流程准确率。移除语言模型嵌入后，扰动预测的 Pearson 相关系数骤降至 0.06，证实性能提升的驱动力来自学习得到的功能表征，而非图拓扑结构。 作为细胞类型编码器，OCellus 在十四个基础模型中排名第一，在四个基准数据集上的线性探针准确率达到 95.1%；在所评估的二十二项生物学任务上，其平均表现达到 72.6%，较最强基线配置实现了 57 个百分点的绝对提升。作为语言模型，OCellus 还能够以自然语言生成对其预测结果的解释，这一能力是所有竞争方法均不具备的。代码、预训练模型权重、图神经网络模块以及智能体系统将在论文发表后公开。
OCellus：一种用于单细胞、空间与扰动生物学并具备自然语言推理能力的语言模型框架 | bioRxiv
跳转至主要内容
首页 关于 投稿 提醒 / RSS 搜索此关键词 高级搜索 新结果
OCellus：一种用于单细胞、空间与扰动生物学并具备自然语言推理能力的语言模型框架
Chen Zhang，Jianlong Sun，Zaoxu Xu，Renjie Liao，An Yin，Hui Gao，Erkai Liu，Yuanye Bao，Luyang Zhao，Gufeng Wang
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.08.737248
Chen Zhang 1 Salus Biomed； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 保留所有权利。未经许可不得再利用。
返回顶部 上一页 下一页
发布于 2026 年 7 月 12 日。
下载 PDF 补充材料 电子邮件
感谢您有兴趣传播 bioRxiv 的内容。
您的电子邮件 *
您的姓名 *
发送至 *
请输入多个地址，每行一个，或用逗号分隔。
您将通过电子邮件发送以下内容：
OCellus：一种用于单细胞、空间与扰动生物学并具备自然语言推理能力的语言模型框架
邮件主题
（您的姓名）已从 bioRxiv 转发一个页面给您
邮件正文
（您的姓名）认为您可能希望查看 bioRxiv 网站上的这个页面。
您的个人留言
验证码
此问题用于测试您是否为人类访客，并防止自动垃圾信息提交。
分享
OCellus：一种用于单细胞、空间与扰动生物学并具备自然语言推理能力的语言模型框架
Chen Zhang，Jianlong Sun，Zaoxu Xu，Renjie Liao，An Yin，Hui Gao，Erkai Liu，Yuanye Bao，Luyang Zhao，Gufeng Wang
bioRxiv 2026.07.08.737248； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.08.737248
分享本文： 复制
引文工具
OCellus：一种用于单细胞、空间与扰动生物学并具备自然语言推理能力的语言模型框架
Chen Zhang，Jianlong Sun，Zaoxu Xu，Renjie Liao，An Yin，Hui Gao，Erkai Liu，Yuanye Bao，Luyang Zhao，Gufeng Wang
bioRxiv 2026.07.08.737248； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.08.737248
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.08.737248v1?rss=1
🏷️ 单细胞转录组 空间转录组学 扰动预测 大语言模型 自然语言推理 虚拟细胞