据生物探索公众号2月6日消息，美国加州大学欧文分校研究人员发文介绍ChIP-GPT模型。该模型旨在识别和提取关键元数据，如染色质免疫沉淀（ChIP）目标和细胞系；理解生物医学数据库中的复杂记录，如序列读取档案（SRA）中的数据，从而支持大规模生物医学分析。在100个样本的评估中，该模型在ChIP目标识别上的准确率达90%-94%；细胞系识别方面，准确率保持在90%以上，明显优于传统数据提取工具，证明ChIP-GPT在生物医学数据分析领域的实用价值，代表了大型语言模型在生物医学数据提取领域的一次重大创新。

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