Нещодавні досягнення в одноклітинній мультиоміці надають глибокі знання про клітинну гетерогенність. Ця робота пропонує OKR-CELL, надійну одноклітинну фундаментальну модель, доповнену мовними знаннями відкритого світу. Вона використовує великі мовні моделі (LLM) з генерацією, доповненою пошуком, для збагачення текстових описів клітин, використовуючи знання відкритого світу, і розробляє об'єктив для надійного крос-модального вирівнювання, щоб підвищити стійкість моделі до зашумлених даних. Після попереднього навчання на 32 мільйонах пар клітина-текст, OKR-CELL досягає передових результатів у 6 завданнях оцінки, включаючи кластеризацію клітин, анотацію типів клітин, корекцію пакетних ефектів, анотацію з невеликою кількістю прикладів, анотацію типів клітин з нульовою кількістю прикладів та двонаправлений пошук клітина-текст.