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高通量测序技术的快速进步产生了大量的OMICS 9数据，促进了重要的生物学见解，但带来了巨大的计算挑战。10个传统的生物信息学工具需要大量的编程专业知识，这限制了11位实验研究人员的可访问性。尽管努力开发用户友好的平台，但这12个工具的复杂性仍在阻碍有效的生物学数据分析。在本文中，我们介绍了Biomania-13 AI驱动的，自然的以语言为导向的生物信息学管道，该管道通过14实现生物学分析的自动和无编码执行来解决这些挑战。Biomania利用15个语言模型（LLM）来解释用户说明并执行复杂的生物信息学工作-16个流量，从现有的Python工具中整合了API知识。通过简化分析过程，17 Biomania简化了复杂的OMICS数据探索并加速了生物信息学研究。com-18依靠通用LLMS从头开始进行分析，生物狂热，以19个领域特异性的生物学工具告知，有助于减轻幻觉，并显着降低混乱和错误的可能性20。通过全面的基准测试和对各种生物学21数据的应用，从单细胞听号到电子健康记录，我们证明了Biomania的能力22降低技术障碍的能力，从而实现了更准确，更全面的生物学发现。23
通过对话简化生物信息学数据分析
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