玩转ChatGPT：DeepSeek测评（科研思路梳理）

一、写在前面

DeepSeek-R1出圈了，把OpenAI的o3-mini模型都提前逼上线了（还免费使用）。

都号称擅长深度推理，那么对于科研牛马的帮助有多大呢？

我连夜试一试。

二、科研思路梳理

有时候我们牛马们做了一堆结果以后，就迷茫了，不清楚如何继续往下做。

此时，可以把结果丢给大模型们，让它们深度思考一下，并给出建议。

本期我测试的例子是前期的一些工作（已发表），让Kimi总结出了主要结果，然后输入Kimi、DeepSeek-R1和GPT-4-o3-mini-high，坐山观虎斗。

（1）咒语

我在研究PD-L1与T. marneffei感染的关系，以下是我们初步得到的{结果}，如果还想继续往下做深入研究，有哪些方向可以做？请给予一些建议。

结果为：

{1. PD-L1在T. marneffei感染中的关键作用

基因表达分析：通过RNA-seq分析T. marneffei感染的小鼠肝脏组织，发现PD-L1（Pd-l1）与多个关键基因的表达高度相关，且在感染后3、7、14天的表达强度不断增加，表明PD-L1在感染过程中可能发挥重要作用。

PD-L1的上调：T. marneffei感染显著上调了HIV患者、小鼠以及巨噬细胞中的PD-1和PD-L1表达水平，这种上调与感染的持续性和复发性密切相关。

2. PD-L1抑制剂对T. marneffei感染的影响

降低真菌负担：在感染小鼠的肝脏和脾脏组织中，使用PD-L1抑制剂治疗显著降低了真菌负荷，减少了90.27%（肝脏）和68.38%（脾脏）的真菌数量。

增强T细胞活性：PD-L1抑制剂治疗增加了T细胞的增殖，并降低了PD-1、SHP-2和p-SHP-2的表达，激活了T细胞受体信号通路，从而增强了T细胞的活性和增殖能力。

3. T. marneffei感染对免疫细胞的影响

免疫细胞浸润：感染后，肝脏中单核细胞/巨噬细胞、mDC细胞和CD4+ T细胞的比例显著增加，表明这些细胞可能参与了肝脏的炎症反应。

细胞损伤：T. marneffei感染导致巨噬细胞损伤增加，感染后24至72小时，细胞损伤水平显著上升。

4. PD-L1表达的调控机制

PI3K信号通路的参与：通过使用PI3K抑制剂，发现PI3K信号通路在T. marneffei感染诱导的PD-L1表达中起关键作用。PI3K抑制剂显著降低了PD-L1的表达水平。

β-葡聚糖的影响：T. marneffei的细胞壁成分β-葡聚糖也能显著上调PD-L1的表达，且这种上调可以通过PI3K抑制剂抑制，表明β-葡聚糖可能通过PI3K信号通路调节PD-L1的表达。

5. PD-L1抑制剂对T细胞功能的影响

T细胞增殖和活性：PD-L1抑制剂处理后，CTLL-2细胞（一种T细胞系）的增殖能力增强，同时PD-1、SHP-2和p-SHP-2的表达降低，表明PD-L1抑制剂通过减少p-SHP-2的表达激活T细胞信号通路，促进T细胞的增殖和活性。

炎症因子的上调：PD-L1抑制剂处理还导致CTLL-2细胞中IL-1β和IL-6等炎症因子的表达增加，这可能有助于增强免疫反应。

}

闲聊：所有大模型咒语的使用技巧都一样的，详细的可以看看我之前的内容。

（2）Kimi - k1.5 长思考模式 打开联网

直接放输出结果，首先是思考过程：

然后是建议：

（3）DeepSeek- 深度思考（R1）模式 无联网

同样，首先是思考过程：

然后是结果：

（3）ChatGPT - 4o3-mini-high模式 打开联网

首先是思考过程，英文：

结果：

三、第三方评价

以上回答，孰优孰劣，大家心中自有定论。

下面我让GPT-4-o1来分析分析：

1、相似点：

（1）研究方向相近：

（a）三个模型都关注 PD-L1在T. marneffei感染中的作用，并从 信号通路、免疫调控、联合治疗和临床转化 四个方面提供建议。

（b）共同强调 PI3K、NF-κB、JAK-STAT 等关键信号通路在PD-L1调控中的作用。

（c）关注 T细胞、巨噬细胞及免疫检查点 相关的免疫抑制机制，并建议进一步探索T细胞亚群的功能及PD-L1的免疫调节作用。

（2）实验方法与技术手段相似：

（a）都提到 单细胞RNA测序（scRNA-seq）、流式细胞术、免疫组化、动物模型（小鼠感染模型）、CRISPR-Cas9 基因编辑、RNA 干扰 等技术来验证PD-L1的调控机制及免疫效应。

（b）强调 临床样本的收集与分析，通过检测患者PD-L1水平，结合免疫细胞浸润和细胞因子水平来评估其临床相关性。

（3）强调联合治疗策略：

（a）均建议 PD-L1抑制剂与抗真菌药物（如两性霉素B、唑类药物）的联合治疗，研究是否能提高真菌清除率并降低复发率。

（b）关注 免疫检查点联合阻断，如联用 CTLA-4、TIM-3 或 LAG-3 抑制剂 来增强T细胞活性。

（4）关注临床转化与生物标志物筛选：

（a）建议寻找 PD-L1表达相关的生物标志物，用于预测 患者对PD-L1抑制剂的治疗响应。

（b）提议 动态监测 PD-L1在感染不同时期的变化，以确定 最佳治疗窗口。

2、不同点：

3、总结：

（1）KIMI 偏向 分子机制研究，关注 信号通路、表观遗传学调控、免疫细胞间互作，并提出 联合免疫调节剂 作为治疗策略。

（2）Deepseek 更偏向 系统生物学和治疗优化，提出 多信号通路交叉验证、单细胞测序分析、人工智能辅助研究，并强调 联合治疗的优化（不同药物组合和剂量）。

（3）GPT-4-o3 强调 高通量分析和免疫耐受研究，并提出 翻译后修饰、免疫记忆形成、动态监测PD-L1表达 作为新方向。

综合来看，Deepseek 的建议最全面，兼顾了信号通路、治疗策略优化、免疫细胞功能和临床转化。KIMI 更倾向于分子机制研究，而 GPT-4-o3 在高通量数据和免疫耐受方面提供了独特的视角。

四、写在最后

DS-R1 争气 Plus！！！