Nature Methods
引人注目的基因集分析AI代理：减少大型语言模型的幻觉

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该研究提出GeneAgent，一种基于大型语言模型（LLM）的AI代理工具，通过自主与专业数据库交互验证生成结果，显著减少LLM幻觉问题。该工具在基因集功能分析中表现出优于传统LLM的准确性和实用性，为生物学研究提供更可靠的分析框架。

 

文献概述
本文《GeneAgent: Self-Verification Language Agent for Gene-Set Analysis Using Domain Databases》，发表于《Nature Methods》杂志，回顾并总结了基因集分析中大型语言模型（LLM）的应用现状，以及如何通过引入AI代理来优化LLM生成结果的可靠性。研究重点在于如何利用GeneAgent减少LLM在生成生物过程名称时的错误率，从而提供更准确的功能描述，该方法通过迭代验证机制与专业数据库的交互，确保生成内容的准确性与生物学相关性。

背景知识
基因集分析旨在识别具有共同功能的基因群组，帮助研究人员理解特定生物过程或分子功能。这一领域通常依赖于mRNA表达实验和蛋白质组研究的结果，以识别差异表达的基因或蛋白质。近年来，研究者利用基因本体（GO）和分子特征数据库（MSigDB）进行基因集富集分析（GSEA），但这些方法主要针对已有明确功能注释的基因集。对于功能富集较弱或尚未充分研究的基因集，现有方法存在局限。GeneAgent的提出为解决这些问题提供了一种创新方法，通过引入自我验证机制，减少LLM的幻觉问题，提高生成结果的可信度。

 

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研究方法与实验
GeneAgent基于GPT-4模型构建，采用四阶段分析流程：生成初步功能描述、自验证、修改优化和最终总结。在生成阶段，LLM为输入基因集生成初步过程名称和分析性描述。在自验证阶段，GeneAgent利用多种专业数据库（如GO、KEGG、Reactome等）的API进行验证，生成支持、部分支持或驳回的报告。修改阶段根据验证报告优化初步生成结果，最终总结阶段整合所有验证结果，生成最终输出。GeneAgent的验证机制显著减少了LLM在功能描述中的错误，提高结果的生物学相关性。

关键结论与观点

• 在1,106个基因集的评估中，GeneAgent在ROUGE-L、ROUGE-1和ROUGE-2指标上均优于GPT-4，且在MSigDB数据集中ROUGE-L评分从0.239提升至0.310。
• GeneAgent在语义相似性评估中表现优于GPT-4，平均相似度达到0.705–0.761，而GPT-4为0.689–0.722。
• GeneAgent在生成名称时有76.9%的案例达到90%以上相似度，而GPT-4仅74.5%。
• 在七个新型小鼠黑色素瘤基因集的应用中，GeneAgent生成的功能描述更贴近专家注释，且覆盖更多相关基因。
• 通过四步流程和多轮验证，GeneAgent减少了LLM的幻觉问题，提升输出的可解释性。

研究意义与展望
GeneAgent为基因集分析提供了一种创新框架，结合LLM强大的推理能力与专业数据库的精确验证，显著提高了生成结果的可靠性。该方法不仅适用于人类基因，还可拓展至非人类基因组研究。未来，GeneAgent的框架可用于更广泛的生命科学分析任务，为生物学知识发现提供新工具。

 

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结语
本研究提出GeneAgent，一种结合大型语言模型（LLM）与专业数据库验证的AI代理，用于基因集分析。通过自主验证与修改机制，GeneAgent显著减少LLM生成中的幻觉问题，提高功能描述的准确性与相关性。研究团队在1,106个基因集上评估该工具，并在七个新型小鼠黑色素瘤基因集上进行实际应用测试，结果显示GeneAgent在相似性评分、富集术语匹配及专家评估中均优于GPT-4。GeneAgent不仅提供更精准的生物过程名称，还生成更全面的分析性描述，为生物学研究提供可靠支持。

 

Zhizheng Wang, Qiao Jin, Chih-Hsuan Wei, Robert Leaman, and Zhiyong Lu. GeneAgent: self-verification language agent for gene-set analysis using domain databases. Nature Methods.