What Large Language Models Know About Plant Molecular Biology
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Large language models (LLMs) are rapidly permeating scientific research, yet their capabilities in plant molecular biology remain largely uncharacterized. Here, we present MOBIPLANT, the first comprehensive benchmark for evaluating LLMs in this domain, developed by a consortium of 112 plant scientists across 19 countries. MOBIPLANT comprises 565 expert-curated multiple-choice questions and 1,075 synthetically generated questions, spanning core topics from gene regulation to plant-environment interactions. We benchmarked seven leading chat-based LLMs using both automated scoring and human evaluation of open-ended answers. Models performed well on multiple-choice tasks (exceeding 75% accuracy), although most of them exhibited a consistent bias towards option A. In contrast, expert reviews exposed persistent limitations, including factual misalignment, hallucinations, and low self-awareness. Critically, we found that model performance strongly correlated with the citation frequency of source literature, suggesting that LLM knowledge inherits the visibility distribution of the underlying scientific corpus. Consequently, models tend to be more reliable on consolidated topics and less reliable on under-cited or recently emerging ones. We also benchmarked agents equipped with web-search and additional tools in more complex tasks involving DNA sequence analysis. These agents were outperformed by domain specific models in sequence classification and regression tasks, indicating an opportunity for joint agentic systems that combine both the reasoning power of LLMs and the dedicated processing of DNA models. This understanding is key to guiding both the development of next-generation models and the informed use of current tools in the everyday work of plant researchers. MOBIPLANT is publicly available online in this link .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».