論文の概要: Biomedical systems biology workflow orchestration and execution with PoSyMed
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20906v1
- Date: Tue, 21 Apr 2026 20:20:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.082044
- Title: Biomedical systems biology workflow orchestration and execution with PoSyMed
- Title(参考訳): PoSyMedによるバイオメディカルシステム生物学ワークフローのオーケストレーションと実行
- Authors: Simon Süwer, Zoe Chervontseva, Kester Bagemihl, Jan Baumbach, Olga Tsoy, Andreas Maier,
- Abstract要約: PoSyMedは、バイオインフォマティクスツールとツールの統合、構成、実行を制御するオープンでモジュール化されたプラットフォームである。
PoSyMedはバックエンド中心のプラットフォームアーキテクチャとフォーマルなツール記述、コンテナベースのビルドと実行プロセスのコントロール、永続的なワークフロー状態、対話ベースのユーザインターフェースを組み合わせたものだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.2613377085614417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid growth of scientific software has created practical barriers for bioinformatics research. Although powerful statistical, artificial intelligence (AI)-based methods are now widely available, their effective use is often hindered by fragmented distribution, inconsistent documentation, complex dependencies, and difficult-to-reproduce execution environments. As a result, reusing published tools and workflow adaptation to own date remains technically demanding and time-intensive, even for experienced users. Here, we present PoSyMed, an open and modular platform for the controlled integration, composition, and execution of bioinformatics tools and workflows. PoSyMed combines a backend-centered platform architecture with formal tool descriptions, controlled container-based build and execution processes, persistent workflow state, and a dialogue-based user interface. Large language models (LLM) are integrated not as autonomous decision-makers, but as human-computer interface with bounded semantic assistants that help identify tools, propose workflow steps, and support parameterization within a typed, validated, and human-supervised execution environment. PoSyMed is designed to improve reproducibility, traceability, and transparency in practical biomedical analysis within one platform. We describe the system architecture and evaluate its behavior across representative biological software scenarios with respect to workflow support, interaction design, and platform extensibility. PoSyMed is publicly available at https://apps.cosy.bio/posymed.
- Abstract(参考訳): 科学ソフトの急速な成長は、バイオインフォマティクス研究のための実践的な障壁を生み出した。
強力な統計、人工知能(AI)ベースの手法が現在広く利用可能になっているが、その効果的な利用は、断片化された配布、一貫性のないドキュメント、複雑な依存関係、実行環境の再現が困難であることが多い。
結果として、公開ツールの再利用と独自の日付へのワークフロー適応は、経験豊富なユーザでさえ、技術的に要求され、時間を要するままである。
本稿では、バイオインフォマティクスツールとワークフローの統合、構成、実行を制御するオープンでモジュール化されたプラットフォームであるPoSyMedを紹介する。
PoSyMedはバックエンド中心のプラットフォームアーキテクチャとフォーマルなツール記述、コンテナベースのビルドと実行プロセスのコントロール、永続的なワークフロー状態、対話ベースのユーザインターフェースを組み合わせたものだ。
大規模言語モデル(LLM)は、自律的な意思決定者としてではなく、ツールを特定し、ワークフローステップを提案し、型付き、検証され、人間によって監督された実行環境内でパラメータ化をサポートする、有界なセマンティックアシスタントを備えたヒューマンコンピュータインターフェースとして統合されている。
PoSyMedは、再現性、トレーサビリティ、透明性を向上させるように設計されている。
システムアーキテクチャを記述し、ワークフローのサポート、インタラクション設計、プラットフォームの拡張性に関して、その振る舞いを代表的生物ソフトウェアシナリオにわたって評価する。
PoSyMedはhttps://apps.cosy.bio/posymed.comで公開されている。
関連論文リスト
- Mimosa Framework: Toward Evolving Multi-Agent Systems for Scientific Research [2.4251063179584436]
Mimosaは、タスク固有のマルチエージェントを自動的に合成し、それを反復的に洗練する進化中のマルチエージェントフレームワークである。
Mimosaは完全なオープンソースプラットフォームとしてリリースされ、コミュニティ主導のASRのためのオープンな基盤を提供することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T20:35:57Z) - The Evolution of Tool Use in LLM Agents: From Single-Tool Call to Multi-Tool Orchestration [58.61149924275458]
ツールの使用により、大きな言語モデルが外部情報にアクセスし、ソフトウェアシステムを実行し、モデルパラメータだけで解決できるもの以外のデジタル環境で動作することができる。
エージェントシステムが進化するにつれて、中央の問題は、中途半端な状態、実行フィードバック、環境の変化、安全性、コスト、検証可能性といった実践的な制約によって、孤立呼び出しからマルチツールオーケストレーションへと移行した。
推論時の計画と実行、トレーニングと軌道構築、安全と制御、リソース制約下での効率性、オープン環境における能力の完全性、およびベンチマーク設計と評価の6つの分野に関する文献を整理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-24T07:05:05Z) - Bohrium + SciMaster: Building the Infrastructure and Ecosystem for Agentic Science at Scale [82.20980951765891]
エージェントサイエンスのスケーリングにはインフラストラクチャ・アンド・エコシステムアプローチが必要である,と我々は主張する。
BohriumはAI4S資産のマネージドでトレース可能なハブとして機能し、多様な科学データ、ソフトウェア、計算、実験室のシステムをエージェント対応の能力に変換する。
SciMasterはこれらの機能を長い水平科学に編成し、科学エージェントを合成して実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-23T16:04:41Z) - Simple Agents Outperform Experts in Biomedical Imaging Workflow Optimization [69.36509281190662]
生産レベルのコンピュータビジョンツールを科学データセットに適応させることは、重要な"ラストマイル"ボトルネックである。
我々は、AIエージェントを使ってこの手動コーディングを自動化し、最適なエージェント設計のオープンな問題に焦点を当てる。
簡単なエージェントフレームワークが、人間-専門家のソリューションよりも優れた適応コードを生成することを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-02T18:42:26Z) - Agentic Systems in Radiology: Design, Applications, Evaluation, and Challenges [13.53016942028838]
大型言語モデル(LLM)は、自然言語を使って情報を統合し、指示に従い、推論と計画の形式を実行することができる。
マルチモーダルなデータストリームと複数のシステムにまたがるオーケストレーションによって、ラジオロジーはコンテキストに適応し、繰り返しながら複雑なタスクを自動化するエージェントの恩恵を受けるのに一意に適している。
本稿では, LLMエージェントシステムの設計を概観し, 主要なアプリケーションを強調し, 計画とツール使用の評価方法について議論し, エラーカスケード, ツール使用効率, 健康IT統合といった課題の概要を述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-10T13:56:27Z) - A Model-Driven Engineering Approach to AI-Powered Healthcare Platforms [0.03262230127283451]
医療AIに特化したモデル駆動工学(MDE)フレームワークを導入する。
フレームワークは、フォーマルなメタモデル、ドメイン固有言語、そして、ハイレベルな仕様から実行中のソフトウェアに移行するための自動変換に依存しています。
マルチセンター癌免疫療法研究において,本手法について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-10T12:00:12Z) - A co-evolving agentic AI system for medical imaging analysis [14.925000849408683]
TissueLabは、研究者が直接質問し、説明可能な結果を自動的に計画し、生成し、リアルタイム分析を行うことができるエージェントAIシステムである。
多様なツールのインプット、アウトプット、能力の標準化により、システムはいつ、どのように呼び出すかを決定し、研究や臨床上の問題に対処する。
tissueLabは、エンドツーエンドのビジョン言語モデル(VLM)や他のエージェントAIシステム(GPT-5)と比較して、最先端のパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-24T16:15:28Z) - State and Memory is All You Need for Robust and Reliable AI Agents [29.259008600842517]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において強力な進歩を実現している。
しかし、複雑な現実世界の科学への応用は、記憶、計画、ツール統合の課題によって制限されている。
本稿では、LLMベースのエージェントが自律的に計画し、推論し、堅牢で信頼性の高いドメイン固有タスク実行を実現することができるモジュール型エージェントフレームワークであるSciBORGを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-30T02:02:35Z) - ScienceBoard: Evaluating Multimodal Autonomous Agents in Realistic Scientific Workflows [82.07367406991678]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理を超えてその影響を拡大している。
これらのうち、コンピュータ利用エージェントは、人間がしているようにオペレーティングシステムと対話することができる。
我々はScienceBoardを紹介し、ダイナミックで視覚的にリッチな科学ソフトウェアを特徴とする現実的でマルチドメイン環境を包含する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T12:27:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。