用自然语言操作生物信息学分析，让非程序员也能轻松研究基因数据。
OLAF: An Open Life Science Analysis Framework for Conversational Bioinformatics Powered by Large Language Models
- 结合大模型与模块化架构，将自然语言转为可执行的生物信息代码。
- 支持单细胞测序、基因注释等分析，直接处理.h5ad等真实数据格式。
- 开源可复现，适合生物学家和初学者快速开展计算生物学研究。
OLAF（开放生命科学分析框架）是一个开源平台，使研究人员能够通过自然语言进行生物信息学分析。该系统结合大型语言模型（LLMs）与模块化的代理-管道-路由器架构，能够生成并执行真实科学数据（如 .h5ad 格式）上的生物信息学代码。平台采用 Angular 前端与 Python/Firebase 后端，用户可通过简单网页界面运行单细胞 RNA-seq 工作流、基因注释和数据可视化等分析。与通用 AI 工具不同，OLAF 将代码执行、数据处理与科学库集成于可复现、易用的环境中，旨在降低计算生物学的门槛，支持透明、由 AI 驱动的生命科学研究。
原文摘要 · Abstract (English)
OLAF (Open Life Science Analysis Framework) is an open-source platform that enables researchers to perform bioinformatics analyses using natural language. By combining large language models (LLMs) with a modular agent-pipe-router architecture, OLAF generates and executes bioinformatics code on real scientific data, including formats like .h5ad. The system includes an Angular front end and a Python/Firebase backend, allowing users to run analyses such as single-cell RNA-seq workflows, gene annotation, and data visualization through a simple web interface. Unlike general-purpose AI tools, OLAF integrates code execution, data handling, and scientific libraries in a reproducible, user-friendly environment. It is designed to lower the barrier to computational biology for non-programmers and support transparent, AI-powered life science research.
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