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定量生物学 > 基因组学

arXiv:2507.02877 (q-bio)
[提交于 2025年6月18日 ]

标题: AuraGenome:一种基于大语言模型的实时可重用和可扩展环形基因组可视化框架

标题: AuraGenome: An LLM-Powered Framework for On-the-Fly Reusable and Scalable Circular Genome Visualizations

Authors:Chi Zhang, Yu Dong, Yang Wang, Yuetong Han, Guihua Shan, Bixia Tang
摘要: 环形基因组可视化对于探索结构变异和基因调控至关重要。 然而,现有的工具通常需要复杂的脚本编写和手动配置,使得该过程耗时、容易出错且难以学习。 为了解决这些挑战,我们引入了 AuraGenome,一个基于大语言模型的框架,用于快速、可重复和可扩展的多层环形基因组可视化生成。 AuraGenome 结合了语义驱动的多智能体工作流与交互式可视化分析系统。 该工作流采用七个专门的基于大语言模型的智能体,每个智能体被分配了不同的角色,如意图识别、布局规划和代码生成,以将原始基因组数据转换为定制化的可视化效果。 该系统支持多种针对基因组数据的协调视图,提供环形、径向和弦基布局,以表示多层环形基因组可视化。 除了支持交互和配置重用外,该系统还支持实时优化和高质量报告导出。 我们通过两个案例研究和一项全面的用户研究验证了其有效性。 AuraGenome 可在以下地址获取:https://github.com/Darius18/AuraGenome.
摘要: Circular genome visualizations are essential for exploring structural variants and gene regulation. However, existing tools often require complex scripting and manual configuration, making the process time-consuming, error-prone, and difficult to learn. To address these challenges, we introduce AuraGenome, an LLM-powered framework for rapid, reusable, and scalable generation of multi-layered circular genome visualizations. AuraGenome combines a semantic-driven multi-agent workflow with an interactive visual analytics system. The workflow employs seven specialized LLM-driven agents, each assigned distinct roles such as intent recognition, layout planning, and code generation, to transform raw genomic data into tailored visualizations. The system supports multiple coordinated views tailored for genomic data, offering ring, radial, and chord-based layouts to represent multi-layered circular genome visualizations. In addition to enabling interactions and configuration reuse, the system supports real-time refinement and high-quality report export. We validate its effectiveness through two case studies and a comprehensive user study. AuraGenome is available at: https://github.com/Darius18/AuraGenome.
主题: 基因组学 (q-bio.GN) ; 人工智能 (cs.AI); 图形学 (cs.GR); 人机交互 (cs.HC)
引用方式: arXiv:2507.02877 [q-bio.GN]
  (或者 arXiv:2507.02877v1 [q-bio.GN] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.02877
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Yu Dong [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 6 月 18 日 03:29:30 UTC (13,133 KB)
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