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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 600
使用教程
环境要求
- 无需环境
安装与启动步骤
-
1先读配套综述
清单结构跟着综述走，先读综述再看列表更顺。
-
2按设计原则分组
数据、预训练、下游适配分开列。
-
3看训练规模
这类模型的结论极度依赖训练细胞数。
-
4顺链接读原文
清单只给题目与出处。
如何确认成功
能说清单细胞基础模型的三条主要技术路线，并指出各自在数据规模上的差异
注意事项
- 它是阅读清单，不含实现代码。
- 这个方向的榜单更迭快，看时间戳。
- 不同论文的评测协议差异大，分数不能直接比。
- 综述本身比清单更有阅读价值。
核心亮点
- 分类清晰，按模型类型和研究方向组织，便于检索
- 收录全面，涵盖scGPT、Geneformer等主流模型及最新论文
- 每条论文附代码链接，方便复现和二次开发
不足之处
- 文档/社区待观察
- 仅提供论文列表，无模型性能对比或评测数据
适用场景
- 科研人员调研单细胞基础模型技术路线
- 生物信息学开发者寻找可用的预训练模型
- 学生快速入门单细胞AI交叉领域
替代项目
awesome-single-cell、single-cell-papers、awesome-bio-foundation-models
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