GeneGPT是一種教導大型語言模型使用NCBI網站回答基因組問題的方法。研究顯示GeneGPT在基因組任務上表現優異，平均得分達0.83。應用程式示範對上下文學習有效，GeneGPT能處理多跳問題，未來可增強特定錯誤類型。 PubMed DOI

個人化醫療利用基因資訊量身訂做治療，提升品質。藥物基因體學優化藥物反應。未來治療考慮基因、生活方式等，提供個別照護。ChatGPT預測個人化醫療和藥物基因體學前景廣大，但需克服限制。 PubMed DOI

Monarch計畫整合全球開放數據，幫助瞭解基因、環境和表現型之間的關係。他們運用本體論、數據模型和知識圖支持研究轉譯。Monarch應用程式整合了不同物種的基因、表現型和疾病數據，提供API存取精心編輯的數據集和分析工具。他們改進了基礎設施、數據整合系統和用戶界面，並開發了使用OpenAI的ChatGPT進行表現型數據分析的插件。更多資訊請參考monarchinitiative.org和github.com/monarch-initiative/monarch-app。 PubMed DOI

研究發現ChatGPT在回答遺傳疾病問題上表現不錯，但對於人類遺傳模式理解仍有限制和不準確之處。這顯示人工智慧如ChatGPT在基因組學上有潛力，但必須受到監督以確保醫學資訊的正確傳遞。 PubMed DOI

資訊提取（IE）在NLP中很重要，可以從文本中找出事實知識，支援各種應用。在基因醫學中，準確提取患者數據的表現型對基因疾病診斷很重要。LLM的進步提高了從臨床報告中提取表現型的準確性。本文評估了ChatGPT和現有解決方案在這方面的效能，強調了比較方法對提升基因診斷的重要性。 PubMed DOI

GeneGPT是一種新方法，教導大型語言模型利用NCBI網站回答基因組學問題。研究顯示GeneGPT在基準任務中表現優異，得分0.83超越其他模型。研究強調GeneGPT處理多跳問題的能力，並提供改進見解。程式碼和數據可在GitHub找到。 PubMed DOI

研究使用OpenAI的GPT-4開發AI助手，解釋藥物基因測試結果，提升臨床遺傳學決策，改善患者護理。AI助手採用RAG技術，結合CPIC數據庫，針對用戶提供個人化回答。相較ChatGPT 3.5，表現更佳，尤其在專業查詢方面。需改進回答準確性、相關性和語言表達。整合GPT-4與RAG提升效能，利用CPIC數據。挑戰在提高準確性、解決道德問題，發展專業基因/藥物模型。研究凸顯生成式AI在醫療支援和患者獲取複雜基因組學資訊的潛力。謹慎應用大型語言模型如GPT-4，可顯著提升對基因組學數據的理解，增進醫療服務。 PubMed DOI

BioNexusSentinel是一個用於RNA-seq和生物調控網絡探索的軟體平台，整合了視覺工具和Reactome生物模型。它包括基因表達分析器和細胞組織RNA-seq探索器，提高研究生產力，並在網絡建模和生物狀態分析中有應用。該項目在GitHub上可找到。 PubMed DOI

研究生物相互作用對了解複雜生物系統、推動研究和藥物開發至關重要。雖然手動審查是最佳方法，但現在也有自動化工具如GIX框架可協助。GIX簡化了提取過程，提高了準確性，並提供了信心因子。通過評估，GIX優於現有方法，並展現出與手動審查相當的穩定性。此外，GIX還能提供新信息，對大腸桿菌基因回路的推斷有實際應用價值。 PubMed DOI

GeneAgent是一個特別厲害的語言代理程式，可以自己跟生物資料庫互動，讓基因組知識發現更精準又少錯誤。它比一般模型更優秀，幻覺也減少到最低，提供可信賴的分析報告。經過在1,106個基因組上的測試，證實GeneAgent在揭示基因功能方面非常有效，加速了知識的探索。 PubMed DOI