摘要批量、单细胞和空间组学技术的进步已改变生物发现的格局但多组学分析仍存在工具分散的问题——不同工具包接口不兼容、依赖关系异构且工作流可重复性有限。在此提出款基于统一OmicVerse生态系统和J.A.R.V.I.S.运行时构建的可执行自然语言多组学分析框架OmicClaw。OmicVerse将上游处理、预处理、单细胞、空间、批量转录组及基础模型工作流整合为以AnnData为核心的共享接口涵盖100余种方法。J.A.R.V.I.S.通过注册中心驱动、状态感知且可恢复的执行层暴露200余种注册函数和类将该生态系统转化为受限分析行动空间可验证前置条件、保留溯源信息并支持迭代修复。OmicClaw并非依赖无约束代码生成而是将用户请求转化为基于实时组学对象的可追踪工作流。在涵盖单细胞RNA测序scRNA-seq、空间转录组、RNA速度、单细胞ATAC测序scATAC-seq、CITE-seq及多组学分析的15项任务基准测试中ov.Agent相较于纯单次大语言模型基线在基于评分准则的性能上有所提升尤其在长流程多步骤工作流中表现突出。OmicClaw还支持通过MCP兼容服务器接入外部智能体并提供入门友好的Web平台可实现交互式分析、代码执行及百万级数据可视化。综上OmicClaw为现代多组学研究中可重复的人机协作提供了实用基础。steorrastanford.eduhongwuduustb.edu.cn#多组学分析 #自然语言接口 #可重复性 #人机协作 #OmicVerse生态系统 #JARVIS运行时 #AnnData讨论图1J.A.R.V.I.S.将OmicVerse扩展为统一的智能体生态系统支持可互操作的多组学分析a. 新增J.A.R.V.I.S.的OmicClaw生态系统概述通过共享注册中心和执行框架统一异构生物信息学工具的智能体层。原生Python用户可通过ov.Agent直接调用OmicVerse函数第3方或外部智能体客户端可通过MCP服务器和工具调用接口访问相同功能。系统核心是通过register_function注册的函数这些函数被组织到涵盖多个OmicVerse模块包括比对、批量分析、单细胞分析、空间分析、可视化、预处理和大语言模型驱动分析的集中式工具注册中心/目录中。请求通过调度器和执行器 / 计划运行器路由通过溯源追踪、有向无环图DAG记录和日志实现透明监控和可重复执行。外环展示了生态系统支持的更广泛闭环工作流包括假设生成、相关性筛选、实验设计、实验执行、数据分析、结果验证和报告撰写。b. J.A.R.V.I.S.系统的端到端工作流用户请求首先在网关层被解析然后传递至J.A.R.V.I.S.「核心模块」该模块维护工作空间上下文、内存、智能体状态、使用信息和AnnData感知执行。OmicVerse智能体预处理层协调大语言模型推理、代码执行、结果收集、产物整理、有序多渠道交付和会话持久化。最终输出以聊天响应形式返回给用户同时附带衍生产物如分析图表和报告。c. 传统生物信息学智能体无法稳健完成复杂单细胞分析任务的示例尽管被要求执行轨迹和速度分析但该智能体依赖临时包安装和松散指定的工具使用导致参数错误、函数调用失败和输出不完整。d. 相比之下OmicVerse生态系统智能体通过将执行基于注册中心定义的函数空间成功完成相同任务智能体首先检查可用的注册函数验证所需参数和预处理步骤然后将标准化OmicVerse接口调度至多个轨迹和速度后端如scVelo、dynamo和latentvelo。这种注册中心引导的编排支持可靠执行和更丰富的输出包括预处理后的AnnData对象、分析结果和报告。e. ov.Agent在15项任务和7种评估基础模型上的基准测试得分热图每个单元格显示基于评分准则的任务得分0-100分综合了执行成功率、产物有效性、科学合理性、可重复性、效率以及如适用隐藏标签准确率。列上方数字表示所有任务的总分右侧标注为任务类别。f. ov.Agent与纯单次大语言模型基线的平均任务得分对比数据点表示平均任务得分标签表示得分差异ov.Agent-纯基线。ov.Agent在大多数任务中持续优于纯基线凸显了工具编排、迭代修复和契约感知执行的价值。图2OmicVerse为测序、单细胞、空间、批量和智能体工作流提供统一的可互操作多组学分析生态系统a. ov.alignment模块支持原始测序数据预处理将FASTQ读段转换为常规和单细胞RNA测序工作流的计数矩阵包括RNA速度兼容输出。OmicVerse可与现代计算后端和机器学习框架对接包括PyTorch、PyTorch Geometric和Apple MLX。b. ov.preprocess模块标准化单细胞分析的核心预处理步骤包括质量控制、高变基因选择、降维和平行校正。这些函数为下游分析提供统一入口同时屏蔽方法特异性实现差异。c. ov.single模块在共享接口中统一单细胞下游分析的主要类别。支持的任务包括聚类、自动化细胞类型注释、轨迹推断和RNA速度以及高阶细胞结构分析如细胞间相互作用CCI、差异表达DEG和基因调控网络GRN推断。每个任务均展示了代表性整合方法表明OmicVerse通过一致的API而非孤立的工具特异性包装器提供对多种算法的访问。d. ov.space模块将相同设计原则扩展至空间组学涵盖细胞分割、跨截面聚类映射和对齐、解卷积和空间动力学分析。这使空间工作流能够与更广泛的OmicVerse分析生态系统整合。e. ov.Agent模块为OmicVerse生态系统提供语言驱动接口。用户提供AnnData对象和自然语言任务描述经大语言模型解析后通过函数注册中心映射至注册函数。所选函数随后通过编程方式执行支持在统一OmicVerse函数空间上进行智能体驱动分析。f. ov.bulk模块支持批量转录组分析包括差异表达测试以及基因模块发现和功能富集分析。g. ov.fm模块为大型生物基础模型和语言模型提供统一API包括scGPT、scFoundation、CellPLM、GeneFormer和Tabula等代表性模型使这些模型能够通过相同的可互操作框架整合到分析工作流中。h. OmicVerse还通过面向用户的接口包括ov.web和ov.gui部署提供基于Web和本地图形化环境支持交互式分析、可视化和结果探索。代码OmicVerse官网http://omicverse.com/GitHubhttps://github.com/Starlitnightly/omicversePyPIhttps://pypi.org/project/omicverse/conda-forgehttps://anaconda.org/conda-forge/omicverse完整文档https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/智能体系统OmicClawhttps://github.com/Starlitnightly/omicclawJ.A.R.V.I.S.https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Tutorials-jarvis/t_claw_cli/详细总结思维导图OmicClaw由OmicVerse生态系统和J.A.R.V.I.S.运行时大核心组件构成形成「统一工具层可靠执行层」的架构不同用户的访问方式参考OmicClaw: executable and reproducible natural-language multi-omics analysis over the unified OmicVerse ecosystem, https://doi.org/10.64898/2026.03.13.711464260313OmicClaw.pdf注AI辅助创作如有错误欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。
组学版小龙虾养成记
摘要批量、单细胞和空间组学技术的进步已改变生物发现的格局但多组学分析仍存在工具分散的问题——不同工具包接口不兼容、依赖关系异构且工作流可重复性有限。在此提出款基于统一OmicVerse生态系统和J.A.R.V.I.S.运行时构建的可执行自然语言多组学分析框架OmicClaw。OmicVerse将上游处理、预处理、单细胞、空间、批量转录组及基础模型工作流整合为以AnnData为核心的共享接口涵盖100余种方法。J.A.R.V.I.S.通过注册中心驱动、状态感知且可恢复的执行层暴露200余种注册函数和类将该生态系统转化为受限分析行动空间可验证前置条件、保留溯源信息并支持迭代修复。OmicClaw并非依赖无约束代码生成而是将用户请求转化为基于实时组学对象的可追踪工作流。在涵盖单细胞RNA测序scRNA-seq、空间转录组、RNA速度、单细胞ATAC测序scATAC-seq、CITE-seq及多组学分析的15项任务基准测试中ov.Agent相较于纯单次大语言模型基线在基于评分准则的性能上有所提升尤其在长流程多步骤工作流中表现突出。OmicClaw还支持通过MCP兼容服务器接入外部智能体并提供入门友好的Web平台可实现交互式分析、代码执行及百万级数据可视化。综上OmicClaw为现代多组学研究中可重复的人机协作提供了实用基础。steorrastanford.eduhongwuduustb.edu.cn#多组学分析 #自然语言接口 #可重复性 #人机协作 #OmicVerse生态系统 #JARVIS运行时 #AnnData讨论图1J.A.R.V.I.S.将OmicVerse扩展为统一的智能体生态系统支持可互操作的多组学分析a. 新增J.A.R.V.I.S.的OmicClaw生态系统概述通过共享注册中心和执行框架统一异构生物信息学工具的智能体层。原生Python用户可通过ov.Agent直接调用OmicVerse函数第3方或外部智能体客户端可通过MCP服务器和工具调用接口访问相同功能。系统核心是通过register_function注册的函数这些函数被组织到涵盖多个OmicVerse模块包括比对、批量分析、单细胞分析、空间分析、可视化、预处理和大语言模型驱动分析的集中式工具注册中心/目录中。请求通过调度器和执行器 / 计划运行器路由通过溯源追踪、有向无环图DAG记录和日志实现透明监控和可重复执行。外环展示了生态系统支持的更广泛闭环工作流包括假设生成、相关性筛选、实验设计、实验执行、数据分析、结果验证和报告撰写。b. J.A.R.V.I.S.系统的端到端工作流用户请求首先在网关层被解析然后传递至J.A.R.V.I.S.「核心模块」该模块维护工作空间上下文、内存、智能体状态、使用信息和AnnData感知执行。OmicVerse智能体预处理层协调大语言模型推理、代码执行、结果收集、产物整理、有序多渠道交付和会话持久化。最终输出以聊天响应形式返回给用户同时附带衍生产物如分析图表和报告。c. 传统生物信息学智能体无法稳健完成复杂单细胞分析任务的示例尽管被要求执行轨迹和速度分析但该智能体依赖临时包安装和松散指定的工具使用导致参数错误、函数调用失败和输出不完整。d. 相比之下OmicVerse生态系统智能体通过将执行基于注册中心定义的函数空间成功完成相同任务智能体首先检查可用的注册函数验证所需参数和预处理步骤然后将标准化OmicVerse接口调度至多个轨迹和速度后端如scVelo、dynamo和latentvelo。这种注册中心引导的编排支持可靠执行和更丰富的输出包括预处理后的AnnData对象、分析结果和报告。e. ov.Agent在15项任务和7种评估基础模型上的基准测试得分热图每个单元格显示基于评分准则的任务得分0-100分综合了执行成功率、产物有效性、科学合理性、可重复性、效率以及如适用隐藏标签准确率。列上方数字表示所有任务的总分右侧标注为任务类别。f. ov.Agent与纯单次大语言模型基线的平均任务得分对比数据点表示平均任务得分标签表示得分差异ov.Agent-纯基线。ov.Agent在大多数任务中持续优于纯基线凸显了工具编排、迭代修复和契约感知执行的价值。图2OmicVerse为测序、单细胞、空间、批量和智能体工作流提供统一的可互操作多组学分析生态系统a. ov.alignment模块支持原始测序数据预处理将FASTQ读段转换为常规和单细胞RNA测序工作流的计数矩阵包括RNA速度兼容输出。OmicVerse可与现代计算后端和机器学习框架对接包括PyTorch、PyTorch Geometric和Apple MLX。b. ov.preprocess模块标准化单细胞分析的核心预处理步骤包括质量控制、高变基因选择、降维和平行校正。这些函数为下游分析提供统一入口同时屏蔽方法特异性实现差异。c. ov.single模块在共享接口中统一单细胞下游分析的主要类别。支持的任务包括聚类、自动化细胞类型注释、轨迹推断和RNA速度以及高阶细胞结构分析如细胞间相互作用CCI、差异表达DEG和基因调控网络GRN推断。每个任务均展示了代表性整合方法表明OmicVerse通过一致的API而非孤立的工具特异性包装器提供对多种算法的访问。d. ov.space模块将相同设计原则扩展至空间组学涵盖细胞分割、跨截面聚类映射和对齐、解卷积和空间动力学分析。这使空间工作流能够与更广泛的OmicVerse分析生态系统整合。e. ov.Agent模块为OmicVerse生态系统提供语言驱动接口。用户提供AnnData对象和自然语言任务描述经大语言模型解析后通过函数注册中心映射至注册函数。所选函数随后通过编程方式执行支持在统一OmicVerse函数空间上进行智能体驱动分析。f. ov.bulk模块支持批量转录组分析包括差异表达测试以及基因模块发现和功能富集分析。g. ov.fm模块为大型生物基础模型和语言模型提供统一API包括scGPT、scFoundation、CellPLM、GeneFormer和Tabula等代表性模型使这些模型能够通过相同的可互操作框架整合到分析工作流中。h. OmicVerse还通过面向用户的接口包括ov.web和ov.gui部署提供基于Web和本地图形化环境支持交互式分析、可视化和结果探索。代码OmicVerse官网http://omicverse.com/GitHubhttps://github.com/Starlitnightly/omicversePyPIhttps://pypi.org/project/omicverse/conda-forgehttps://anaconda.org/conda-forge/omicverse完整文档https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/智能体系统OmicClawhttps://github.com/Starlitnightly/omicclawJ.A.R.V.I.S.https://omicverse.readthedocs.io/en/latest/Tutorials-jarvis/t_claw_cli/详细总结思维导图OmicClaw由OmicVerse生态系统和J.A.R.V.I.S.运行时大核心组件构成形成「统一工具层可靠执行层」的架构不同用户的访问方式参考OmicClaw: executable and reproducible natural-language multi-omics analysis over the unified OmicVerse ecosystem, https://doi.org/10.64898/2026.03.13.711464260313OmicClaw.pdf注AI辅助创作如有错误欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。
