ChatCell#

⚠️ 状态: 部分支持 | 版本: v1.0


概述#

用于单细胞分析的对话式聊天界面,通过对话进行零样本注释

!!! tip “何时选择 ChatCell”

适用于希望通过交互式对话进行细胞分析、会话式注释或对话驱动探索的场景

规格参数#

属性

模型

ChatCell

版本

v1.0

任务

embed, annotate

模态

RNA

物种

human

基因 ID

symbol

嵌入维度

512

需要 GPU

最低显存

16 GB

推荐显存

32 GB

CPU 回退

适配器状态

⚠️ 部分支持


快速开始#

import omicverse as ov

# 1. 查看模型规格
info = ov.fm.describe_model("chatcell")

# 2. 分析您的数据
profile = ov.fm.profile_data("your_data.h5ad")

# 3. 验证兼容性
check = ov.fm.preprocess_validate("your_data.h5ad", "chatcell", "embed")

# 4. 运行推理
result = ov.fm.run(
    task="embed",
    model_name="chatcell",
    adata_path="your_data.h5ad",
    output_path="output_chatcell.h5ad",
    device="auto",
)

# 5. 解读结果
metrics = ov.fm.interpret_results("output_chatcell.h5ad", task="embed")

输入要求#

要求

详情

基因 ID 方案

symbol

预处理

标准预处理。会话提示可指导注释过程。

数据格式

AnnData (.h5ad)

标签键

用于细胞类型标签的 .obs 列(可选)


输出键#

运行 ov.fm.run() 后,结果存储在 AnnData 对象中:

位置

描述

X_chatcell

adata.obsm

细胞嵌入向量(512 维)

chatcell_pred

adata.obs

预测的细胞类型标签

import scanpy as sc

adata = sc.read_h5ad("output_chatcell.h5ad")
embeddings = adata.obsm["X_chatcell"]  # shape: (n_cells, 512)

# 下游分析
sc.pp.neighbors(adata, use_rep="X_chatcell")
sc.tl.umap(adata)
sc.tl.leiden(adata, resolution=0.5)
sc.pl.umap(adata, color=["leiden"])

参考资源#


动手教程#

如需包含代码的逐步演练,请参阅 ChatCell 教程笔记本