use_cases

# Biomni 用例与示例 展示 biomni 在生物医学研究领域应用的综合示例。 ## 目录 1. [CRISPR 筛选与基因编辑](#crispr-screening-and-gene-editing) 2. [单细胞 RNA-seq 分析](#single-cell-rna-seq-analysis) 3. [药物发现与 ADMET](#drug-discovery-and-admet) 4. [GWAS 与遗传分析](#gwas-and-genetic-analysis) 5. [临床基因组学与诊断](#clinical-genomics-and-diagnostics) 6. [蛋白质结构与功能](#protein-structure-and-function) 7. [文献与知识综合](#literature-and-knowledge-synthesis) 8. [多组学集成](#multi-omics-integration) --- ## CRISPR 筛选与基因编辑 ### 示例 1：全基因组 CRISPR 筛选设计 **任务：** 设计一个 CRISPR 敲除筛选，以识别调节自噬的基因。 python from biomni.agent import A1 agent = A1(path='./data', llm='claude-sonnet-4-20250514') result = agent.go(""" 设计一个全基因组 CRISPR 敲除筛选，以识别 HEK293 细胞中调节 自噬的基因。 要求： 1. 生成针对所有蛋白质编码基因的综合 sgRNA 文库 2. 每个基因设计 4 个 sgRNA，具有最佳的靶向得分和最小的脱靶得分 3. 包含阳性对照（已知的自噬调节因子：ATG5, BECN1, ULK1） 4. 包含阴性对照（非靶向 sgRNA） 5. 基于以下因素对基因进行优先级排序： - 现有的自噬通路注释 - 与已知自噬因子的蛋白质-蛋白质相互作用 - HEK293 细胞中的表达水平 6. 输出 sgRNA 序列、得分和基因优先级排名 以 Python 代码形式提供分析并解释结果。 """) agent.save_conversation_history("autophagy_screen_design.pdf") **预期输出：** - 包含约 80,000 个引导序列的 sgRNA 文库（每个基因 4 个 × 约 20,000 个基因） - 每个 sgRNA 的靶向和脱靶得分 - 基于通路富集的优先级基因列表 - 文库设计的质量控制指标 ### 示例 2：CRISPR 脱靶预测 python result = agent.go(""" 分析此 sgRNA 序列的潜在脱靶效应： GCTGAAGATCCAGTTCGATG 任务： 1. 识别所有错配数 ≤3 的基因组位置 2. 对每个潜在脱靶位点进行评分 3. 评估脱靶位点发生切割的可能性 4. 建议该 sgRNA 是否适合使用 5. 如果不适合，为同一基因建议替代的 sgRNA """) ### 示例 3：筛选命中结果分析 python result = agent.go(""" 分析 CRISPR 筛选结果