mLLMCelltype

多模型投票,单细胞注释又快又准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 58 🐛 待处理 9 👀 关注 22
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 661
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

mLLMCelltype 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队cafferychen777
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型bioinformatics,cell-type-annotation,computational-biology,consensus-algorithm,large-language-models,llm,scanpy,scrna,scrnaseq-analysis,seurat,single-cell
GitHub 星标★ 661
上线时间2025-04-07 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积84.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

mLLMCelltype 是一个利用多种大语言模型(LLM)进行单细胞 RNA 测序数据细胞类型注释的开源工具。它通过集成多个 LLM 的共识结果,解决传统注释方法依赖标记基因库、泛化能力差和人工成本高的问题。核心能力包括:自动从单细胞数据中提取特征基因,调用多个 LLM 进行独立注释,并通过投票或加权机制综合出最终细胞类型标签。该工具支持主流 LLM 接口(如 GPT、Claude 等),提供 Python API 和命令行界面,可无缝嵌入现有单细胞分析流程(如 Scanpy)。其优势在于无需训练即可适配新组织或新物种,显著提升注释的准确性和可解释性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 661

使用教程

难度:进阶 约 40 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.9+
  • 单细胞分析环境
  • 多个模型 API Key

安装与启动步骤

  1. 1安装

    单细胞注释工具,pip 装核心。

    pip install mllmcelltype
  2. 2装模型客户端

    多模型共识需要多个厂商的客户端。

    pip install "mllmcelltype[all]"
  3. 3准备单细胞数据

    标准格式的表达矩阵与基因名,注释质量全靠输入干净。

  4. 4跑注释

    多模型交叉验证能减少单个模型幻觉。

如何确认成功

能输出细胞类型注释与置信度

注意事项

  • 多模型意味着成本成倍上升,先小样本评估。
  • 基因命名规范不统一会显著影响准确率。

核心亮点

  • 集成多LLM共识,降低单一模型偏差,注释更可靠
  • 无需训练,开箱即用,适配新数据集的泛化能力强
  • 提供Python API和CLI,易于集成到Scanpy等现有流程

不足之处

  • 依赖外部LLM API,需联网且产生费用
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 单细胞转录组数据细胞类型标注
  • 跨物种或新组织类型的注释(缺乏参考标记库时)
  • 自动化单细胞分析流程中的快速初步注释

替代项目

CellTypist、scArches、ItClust

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