Large language models in plant biology

生物 系统生物学 计算生物学 生态学
作者
Hilbert Yuen In Lam,Xing Er Ong,Marek Mutwil
出处
期刊:Trends in Plant Science [Elsevier]
卷期号:29 (10): 1145-1155 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.tplants.2024.04.013
摘要

Large language models (LLMs), such as ChatGPT, have taken the world by storm. However, LLMs are not limited to human language and can be used to analyze sequential data, such as DNA, protein, and gene expression. The resulting foundation models can be repurposed to identify the complex patterns within the data, resulting in powerful, multipurpose prediction tools able to predict the state of cellular systems. This review outlines the different types of LLMs and showcases their recent uses in biology. Since LLMs have not yet been embraced by the plant community, we also cover how these models can be deployed for the plant kingdom.
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