CASSIA
基于多智能体大型语言模型的单细胞注释工具
一个基于multi-agent多智能体的大型语言模型工具，用于快速，准确，简单地进行单细胞的可解释分群注释。
更新
📊 CASSIA注释基准测试平台现已上线！
本次更新推出了一个全新的基准测试平台，用于评估不同大型语言模型在单细胞注释任务中的表现与成本。
LLaMA4 Maverick、Gemini 2.5 Flash 和 DeepSeekV3 是目前性能与成本最均衡的模型，且几乎免费使用！
🔧 新增"自动合并功能"，可统一输出不同层级的细胞类型标签，大幅简化子聚类分析流程。
🐛 修复了注释增强代理中的一个错误，提高了低质量注释的优化效果。
🔄 CASSIA 添加了重试机制和优化的报告存储！
最新更新引入了失败任务的自动重试机制，并优化了报告的存储方式，使访问和管理更加便捷。
🎨 完成CASSIA标志设计！
🚀 CASSIA 现在支持自动单细胞注释基准测试！
最新更新引入了一个新功能，可以实现完全自动化的单细胞注释基准测试。结果由 LLMs 自动评估，性能与人类专家相当。
专门的基准测试网站即将推出—敬请期待！
安装
# 安装依赖
install.packages("devtools")
install.packages("reticulate")
# 安装 CASSIA
devtools::install_github("ElliotXie/CASSIA/CASSIA_R")注意：如果环境第一次没有正确设置，请重启R并运行以下代码
library(CASSIA)
setup_cassia_env()🔑 设置 API 密钥
获取API密钥大约需要3分钟时间。
我们建议从 OpenRouter 开始，因为它可以通过单个 API 密钥访问大多数模型。
# 对于 OpenRouter
setLLMApiKey("your_openrouter_api_key", provider = "openrouter", persist = TRUE)
# 对于 OpenAI
setLLMApiKey("your_openai_api_key", provider = "openai", persist = TRUE)
# 对于 Anthropic
setLLMApiKey("your_anthropic_api_key", provider = "anthropic", persist = TRUE)API 提供商指南:
有关 Python 教程，请访问 此处。
快速开始
🧬 示例数据
CASSIA 包含两种格式的示例标记数据：
# 加载示例数据
markers_unprocessed <- loadExampleMarkers(processed = FALSE) # Seurat findallmarkers 输出文件
markers_processed <- loadExampleMarkers(processed = TRUE) # 处理后格式⚙️ R 流程
# 默认提供商设置为OpenRouter
runCASSIA_pipeline(
output_file_name, # 输出文件的基本名称
tissue, # 组织类型（例如，"brain"）
species, # 物种（例如，"human"）
marker, # 来自 findallmarker 的标记数据
max_workers = 4 # 并行工作者数量
)📤 输出
流程生成以下文件：
注释结果
包含每个聚类细胞类型注释的CSV文件
注释报告
包含详细注释推理过程的交互式HTML报告
注释增强报告
优化注释的HTML报告
支持的模型
用户可以为注释和评分选择任何模型。下面列出了一些经典模型。大多数当前流行的模型都可以通过 OpenRouter 调用。
OpenRouter
- google/gemini-2.5-flash-preview：最佳低成本模型之一，性能可与gpt-4o相媲美（最推荐）
- deepseek/deepseek-chat-v3-0324：表现最佳的开源模型之一，通常会提供非常详细的注释（推荐）
- deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free：免费但速度较慢
OpenAI
- gpt-4o：用于文章的基准测试
Anthropic
- claude-3-7-sonnet-latest：最新的高性能模型
故障排除
身份验证（错误 401）
# 检查 API 密钥是否正确设置
key <- Sys.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
print(key) # 输出结果不应该为空
# 如果需要，重置 API 密钥
setLLMApiKey("your_api_key", provider = "anthropic", persist = TRUE)文件错误
- 必要时使用绝对路径
- 检查文件权限
- 确保文件未在其他程序中打开
最佳实践
- 保持API密钥安全
- 维持足够的API额度
注意：此网站仅涵盖了基本的 CASSIA 功能。有关包括高级功能和详细示例在内的完整教程，请访问：CASSIA 完整教程。
引用
CASSIA: a multi-agent large language model for reference-free, interpretable, and automated cell annotation of single-cell RNA-sequencing data
Elliot Xie, Lingxin Cheng, Jack Shireman, Yujia Cai, Jihua Liu, Chitrasen Mohanty, Mahua Dey, Christina Kendziorski
bioRxiv 2024.12.04.626476; doi: https://doi.org/10.1101/2024.12.04.626476