用于完全自动化多组学分析的AI代理

摘要 随着快速增长和发展的组学数据，对处理生物信息学分析的流线型和可适应工具的需求不断增加。为满足这一需求，推出了自动化生物信息学分析（AutoBA），这是一种专门设计用于基于大型语言模型（LLM）的完全自动化多组学分析的自主AI代理。AutoBA通过要求用户输入最少的信息来简化分析过程，同时为各种生物信息学任务提供详细的逐步计划。AutoBA独特的能力在于根据输入数据的变化自我设计分析过程，进一步凸显了其多功能性。与在线生物信息学服务相比，AutoBA提供多个LLM后端，支持在线和本地使用选项，优先考虑数据安全和用户隐私。与ChatGPT和开源LLM相比，AutoBA中的自动代码修复（ACR）机制旨在提高其在自动化端到端生物信息学分析任务中的稳定性。此外，与预定义的管道不同，AutoBA具有与新兴生物信息学工具同步的适应能力。总体而言，AutoBA代表了一种先进和便捷的工具，为传统多组学分析提供了稳健性和适应性。