論文の概要: GenoMAS: A Multi-Agent Framework for Scientific Discovery via Code-Driven Gene Expression Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21035v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 17:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.690355
• Title: GenoMAS: A Multi-Agent Framework for Scientific Discovery via Code-Driven Gene Expression Analysis
• Title（参考訳）: GenoMAS:コード駆動遺伝子発現解析による科学的発見のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Haoyang Liu, Yijiang Li, Haohan Wang,
• Abstract要約: GenoMASは、タイプされたメッセージパッシングプロトコルを通じて6つの特殊エージェントを編成する。 GenoMASの中心には、ガイド付き計画フレームワークがある。 GenoMASは生物学的に証明可能な遺伝子フェノタイプ関連をその文献で裏付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.311957227670598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gene expression analysis holds the key to many biomedical discoveries, yet extracting insights from raw transcriptomic data remains formidable due to the complexity of multiple large, semi-structured files and the need for extensive domain expertise. Current automation approaches are often limited by either inflexible workflows that break down in edge cases or by fully autonomous agents that lack the necessary precision for rigorous scientific inquiry. GenoMAS charts a different course by presenting a team of LLM-based scientists that integrates the reliability of structured workflows with the adaptability of autonomous agents. GenoMAS orchestrates six specialized LLM agents through typed message-passing protocols, each contributing complementary strengths to a shared analytic canvas. At the heart of GenoMAS lies a guided-planning framework: programming agents unfold high-level task guidelines into Action Units and, at each juncture, elect to advance, revise, bypass, or backtrack, thereby maintaining logical coherence while bending gracefully to the idiosyncrasies of genomic data. On the GenoTEX benchmark, GenoMAS reaches a Composite Similarity Correlation of 89.13% for data preprocessing and an F$_1$ of 60.48% for gene identification, surpassing the best prior art by 10.61% and 16.85% respectively. Beyond metrics, GenoMAS surfaces biologically plausible gene-phenotype associations corroborated by the literature, all while adjusting for latent confounders. Code is available at https://github.com/Liu-Hy/GenoMAS.
• Abstract（参考訳）: 遺伝子発現解析は多くの生物医学的な発見の鍵を握るが、複数の大きな半構造化ファイルの複雑さと広範なドメインの専門知識の必要性により、生の転写学的データから洞察を抽出することは依然として困難である。 現在の自動化アプローチは、エッジケースでブレークダウンする柔軟性のないワークフローや、厳格な科学的調査に必要な正確性に欠ける完全自律エージェントによって制限されることが多い。 GenoMASは、構造化ワークフローの信頼性と自律エージェントの適応性を統合するLLMベースの科学者のチームを示すことで、異なるコースをグラフ化している。 GenoMASは、タイプされたメッセージパスプロトコルを通じて6つの特殊なLDMエージェントをオーケストレーションし、それぞれが共有分析キャンバスに補完的な強度を提供する。 GenoMASの中心には、ガイド付き計画フレームワークがある。プログラムエージェントは、ハイレベルなタスクガイドラインをアクションユニットに展開し、各分岐において、前進、修正、バイパス、バックトラックを選択し、ゲノムデータの慣用性に優雅に屈りながら論理的一貫性を維持する。 GenoTEXベンチマークで、GenoMASはデータ前処理で89.13%、遺伝子識別でF$_1$の60.48%に達し、それぞれ10.61%と16.85%という最高の先行技術を上回っている。 メトリクス以外にも、GenoMASは生物学的に証明可能な遺伝子フェノタイプ関連が文献によって裏付けられ、潜伏した共同設立者向けに調整されている。 コードはhttps://github.com/Liu-Hy/GenoMASで入手できる。

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