LLMBDC：用大语言模型将基因本体富集结果聚类为生物学域

LLMBDC提出一个无需训练的框架，仅利用基因本体信息，通过大语言模型的零样本语义推理和置信度评分，将大量冗余的GO富集术语归并为可解释的高阶生物学域。在阿尔茨海默病和脆性X综合征数据上，其ARI、NMI均较REVIGO明显提升，但目前提供的信息主要来自论文摘要，且发布日期存在未来日期疑点。