AI 與世界的難題 · 生命科學 · arXiv · 2026-10-21
GenoMAS：以引導式多代理程式設計從基因體資料進行科學發現
原標題: GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data
基因表現分析是許多生物醫學發現的基礎，但從原始轉錄體資料萃取洞見十分困難，因為這涉及多個大型半結構化檔案，且需要廣泛的領域專業知識。GenoMAS 是一個由 LLM 代理人組成的團隊，結合結構化工作流程與自主適應能力：在引導式規劃框架中，程式設計代理人將任務指引分解為行動單元，並視資料需求選擇推進、修訂、繞過或回溯。在 GenoTEX 基準上，它在資料前處理方面達到 89.13% CSC，在識別性狀相關基因方面達到 60.48% F1，分別超越先前最佳技術 10.61% 與 16.85%，同時在 ScienceAgentBench 與 DiscoveryBench 上勝過強大的代理基線，並找出經文獻佐證的基因-表現型關聯。