功能基因組學研究利用OpenAI的GPT-4模型快速生成基因功能假說，開發了標記基因集名稱的流程，支援文本分析和引文。GPT-4表現優異，提供比傳統方法更豐富的資訊，經人工審查後確認可信度。顯示大型語言模型在功能基因組學研究中有潛力。 PubMed DOI

本研究使用OpenAI的GPT-4大型語言模型，評估其在功能基因組學中的應用價值。結果顯示，GPT-4能夠生成具有生物醫學知識的基因功能假設，並提供比傳統方法更豐富的資訊。這顯示大型語言模型在功能基因組學研究中具有潛力成為有用的工具。 PubMed DOI

研究使用大型語言模型（LLMs）探討基於知識的基因優先順序和選擇，專注於與紅血球特徵相關的血液轉錄模組。結果顯示，OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude在LLMs中表現最佳。研究找出了模組M9.2的頂尖基因候選者，顯示LLMs在基因選擇上的潛力，有助於提升生物醫學知識的應用價值。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是強大的人工智慧模型，應用在自然語言處理等任務上表現優異。透過深度學習技術，利用龐大數據訓練神經網絡的參數。LLMs在生物資訊領域展現潛力，可能超越語言建模能力。本文討論了知名的LLMs如BERT和GPT在生物資訊中的應用，包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、藥物發現和單細胞分析，並強調了LLMs在應對生物資訊挑戰上的潛力。 PubMed DOI

研究比較了21個大型語言模型（LLMs）在自動文本挖掘生物途徑的效能，專注於基因調控和KEGG途徑辨識。結果顯示，各模型表現不同，像是ChatGPT-4和Claude-Pro這類基於API的模型表現比開源模型好。LLMs在生物醫學研究中有潛力，可用於基因網絡分析和途徑對應，但因性能不同，選擇適合的模型至關重要。 PubMed DOI

這篇論文評估了大型語言模型（LLMs）在各種生物醫學任務上的表現，發現即使在較小的生物醫學數據集上沒有進行特定微調，LLMs 也能表現良好。雖然LLMs 在所有任務上可能不如專門的生物醫學模型表現優秀，但它們展現了在具有有限標註數據的生物醫學任務中作為有用工具的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在診斷罕見遺傳疾病中的應用，特別是基於表型的基因優先排序。研究比較了五種LLMs，結果顯示GPT-4的表現最佳，能在前50個預測中準確識別17.0%的診斷基因，但仍低於傳統方法。雖然較大的模型通常表現較好，先進技術如檢索增強生成並未提升準確性，但精緻的提示改善了任務完整性。整體而言，這些發現顯示LLMs在基因組分析中的潛力與限制，對臨床應用有重要影響。 PubMed DOI

這篇論文提出了一個評估大型語言模型（LLMs）在生物醫學知識編碼的框架，特別針對抗生素研究。框架分為三個步驟：流暢性、提示對齊和語義一致性，並評估事實知識和回應的具體性。研究涵蓋了ChatGPT、GPT-4和Llama 2等十一個模型，透過生成化合物定義和確定化合物與真菌關係的任務進行評估。結果顯示，雖然流暢性有所提升，但事實準確性仍有待加強，對LLMs作為生物醫學知識庫的可靠性提出了疑慮，並強調需要更系統的評估方法。 PubMed DOI

最近，自然語言處理（NLP）領域因大型語言模型（LLMs）的出現而有了重大進展。這些模型基於深度學習架構，如變壓器（transformers），擁有數十億的參數和龐大的訓練數據，能在各種任務中達到高準確度。LLMs不僅在傳統NLP應用上表現出色，還在生物信息學中解決了複雜數據集的挑戰，協助基因組學和藥物發現等領域的研究，為生命科學的新發現鋪路。 PubMed DOI

這項研究評估了五種大型語言模型（LLMs）在識別基因集共同功能的有效性，並探討現有基因功能數據庫的限制。結果顯示，GPT-4在73%的案例中提出的功能與整理的基因集名稱相符，且其自信度與準確性相關。相比之下，隨機基因集的零自信率高達87%。其他模型如GPT-3.5和Gemini Pro則表現不一，經常在隨機基因集上出現錯誤自信。GPT-4在分析組學數據的基因簇時，識別出共同功能的案例達45%，顯示其在特異性和基因覆蓋率上優於傳統方法，顯示LLMs在組學研究中的潛力。 PubMed DOI