ceLLama 是行业应用领域的开源项目，由 CelVoxes 开发，2024 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 153。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-30。本地部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：生物信息学实验室处理单细胞测序数据，需快速且私密的细胞注释。同类可对比的替代方案包括 SingleR、scCATCH、CellTypist。
ceLLama
本地大模型跑单细胞注释，隐私快人一步，报告详尽。
ceLLama 是一个基于本地大型语言模型（LLMs）的细胞类型注释工具，专为单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析设计。它解决了传统细胞注释依赖云端API带来的隐私泄露风险和网络延迟问题，通过本地运行模型，确保数据隐私和响应速度。ceLLama 能够自动识别细胞类型，并生成详细定制的注释报告，帮助生物信息学家和研究人员快速理解细胞亚群。其核心能力包括：利用LLM的语义理解能力对标记基因进行深度解读，支持自定义提示词和模型参数调整，以及输出结构化的注释结果。该项目使用R语言编写，易于集成到现有的Bioconductor工作流中。目前处于早期阶段，但为单细胞数据分析提供了新的隐私保护方案。
开源
free
开源模型
GitHub 星标
★ 153
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队CelVoxes
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，本地部署，完全免费
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言R
技术栈/模型celltype,large-language-models,llm,rna-seq,scanpy,seurat,single-cell
GitHub 星标★ 153
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-06-16 00:00:00
最近更新2026-07-30 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 本地推理保障数据隐私，无需上传敏感基因数据到云端
- 利用LLM语义理解，注释结果比传统marker匹配更灵活
- 生成定制化报告，包含注释依据和详细解释，便于审阅
不足之处
- 依赖本地算力，对硬件配置有一定要求，可能不适合超大数据集
- 早期项目，文档和社区支持尚不完善，需自行调试
适用场景
- 生物信息学实验室处理单细胞测序数据，需快速且私密的细胞注释
- 临床研究机构分析患者样本，避免基因数据外泄
- 教学场景中，用于演示LLM在生物信息学中的应用
替代项目
SingleR、scCATCH、CellTypist
项目介绍
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