В этом руководстве мы создаём продвинутый мультиагентный конвейер, который интерпретирует интегрированные данные омиков, включая транскриптомику, протеомику и метаболомику, чтобы выявить ключевые биологические закономерности.
Этапы работы
1. Генерация согласованных синтетических наборов данных, которые имитируют реалистичные биологические тенденции.
2. Статистический анализ: агенты для статистического анализа, вывода сети, обогащения путей и перепрофилирования лекарств.
3. Анализ сетей: определение главных регуляторов и вывод причинно-следственных связей.
4. Обогащение путей: оценка биологических путей, которые демонстрируют значительную активацию или подавление.
5. Перепрофилирование лекарств: прогнозирование ответа на лекарства на основе дисрегуляции их мишеней и сетевой важности затронутых генов.
Компоненты системы
- AdvancedOmicsGenerator: генерирует согласованные синтетические наборы данных.
- StatisticalAgent: выполняет дифференциальный и временной анализ данных.
- NetworkAnalysisAgent: находит главные регуляторы и выводит причинно-следственные связи.
- PathwayEnrichmentAgent: оценивает обогащение путей.
- DrugRepurposingAgent: прогнозирует ответ на лекарства.
- AIHypothesisEngine: генерирует комплексные отчёты с биологическими гипотезами.
Пример кода
«`python
import numpy as np
import pandas as pd
from collections import defaultdict, deque
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Tuple
import warnings
warnings.filterwarnings(‘ignore’)
PATHWAY_DB = {
‘Glycolysis’: {‘genes’: [‘HK2’, ‘PFKM’, ‘PKM’, ‘LDHA’, ‘GAPDH’, ‘ENO1’],
‘metabolites’: [‘Glucose’, ‘G6P’, ‘F16BP’, ‘Pyruvate’, ‘Lactate’], ‘score’: 0},
# … (другие пути опущены для краткости)
}
class AdvancedOmicsGenerator:
@staticmethod
def generatecoherentomics(nsamples=30, ntimepoints=4, noise=0.2):
# Генерация синтетических данных
# …
class StatisticalAgent:
@staticmethod
def differentialanalysis(datadf, controlsamples, diseasesamples):
# Дифференциальный анализ
# …
@staticmethod
def temporalanalysis(datadf, metadata):
# Временной анализ
# …
Дальнейшие классы и методы опущены для краткости
«`
Генерация отчёта
«`python
class AIHypothesisEngine:
def generatecomprehensivereport(self, omicsdata, analysisresults):
# Генерация комплексного отчёта
# …
«`
Этот подход позволяет создать структурированный, модульный рабочий процесс, который соединяет различные уровни данных омиков в интерпретируемую аналитическую систему.
1. Какие компоненты включает в себя описанная мультиагентная система для интерпретации данных транскриптомики, протеомики и метаболомики?
Ответ: Описанная мультиагентная система включает в себя следующие компоненты: AdvancedOmicsGenerator, StatisticalAgent, NetworkAnalysisAgent, PathwayEnrichmentAgent, DrugRepurposingAgent и AIHypothesisEngine.
2. Какие этапы включает в себя работа с мультиагентной системой для интерпретации данных омиков?
Ответ: Работа с мультиагентной системой включает в себя следующие этапы: генерация согласованных синтетических наборов данных, статистический анализ, анализ сетей, обогащение путей и перепрофилирование лекарств.
3. Какие задачи выполняет компонент StatisticalAgent в рамках работы мультиагентной системы?
Ответ: Компонент StatisticalAgent выполняет дифференциальный и временной анализ данных.
4. Какие инструменты и библиотеки используются в примере кода для генерации синтетических данных и проведения статистического анализа?
Ответ: В примере кода используются следующие инструменты и библиотеки: numpy, pandas, collections, dataclasses, typing и warnings.
5. Какие классы и методы используются для генерации комплексного отчёта с биологическими гипотезами?
Ответ: Для генерации комплексного отчёта с биологическими гипотезами используется класс AIHypothesisEngine и метод generatecomprehensivereport.