AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · जीव विज्ञान · arXiv · 2026-10-21

GenoMAS: जीनोमिक डेटा से वैज्ञानिक खोज के लिए निर्देशित मल्टी-एजेंट प्रोग्रामिंग

मूल शीर्षक: GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data

जीन अभिव्यक्ति विश्लेषण कई बायोमेडिकल खोजों का आधार है, लेकिन कच्चे ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना कठिन है, क्योंकि इसमें कई बड़ी अर्ध-संरचित फ़ाइलों और व्यापक डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। GenoMAS, LLM-आधारित एजेंटों की एक टीम है जो संरचित वर्कफ़्लो को स्वायत्त अनुकूलनशीलता के साथ जोड़ती है: एक निर्देशित-योजना फ़्रेमवर्क में, प्रोग्रामिंग एजेंट कार्य दिशानिर्देशों को Action Units में विभाजित करते हैं और डेटा की माँग के अनुसार आगे बढ़ने, संशोधित करने, बायपास करने या पीछे हटने का निर्णय लेते हैं। GenoTEX बेंचमार्क पर यह डेटा प्रीप्रोसेसिंग के लिए 89.13% CSC और लक्षण-संबद्ध जीनों की पहचान के लिए 60.48% F1 प्राप्त करता है, जो पिछली सर्वश्रेष्ठ तकनीक से 10.61% और 16.85% बेहतर है, जबकि यह ScienceAgentBench और DiscoveryBench पर मज़बूत एजेंट बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है और साहित्य द्वारा पुष्ट जीन-फ़ीनोटाइप संबंध उजागर करता है।

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