biomni
Automatize pesquisas biomédicas com agentes de IA
Também disponível em: davila7
O biomni transforma pesquisas biomédicas complexas executando autonomamente tarefas de análise de múltiplas etapas. Pesquisadores podem se concentrar em questões científicas enquanto a IA processa dados, revisão de literatura e análise computacional em genômica, descoberta de medicamentos e domínios clínicos.
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A utilizar "biomni". Desenhar uma tela CRISPR para reguladores de autofagia
Resultado esperado:
- Gerada biblioteca sgRNA com 76.230 guias visando 19.057 genes
- Desenhados 4 sgRNAs por gene com escores on-target acima de 0.7
- Incluídos controles positivos: ATG5, BECN1, ULK1, mTOR
- Priorizados 347 genes candidatos baseados em análise de via
- Fornecido código Python para pipeline de análise de tela
A utilizar "biomni". Analisar RNA-seq de célula única de amostras de tumor
Resultado esperado:
- Identificadas 12 populações celulares distintas por agrupamento
- Anotados principais tipos de células imunes: células T, células B, macrófagos
- Encontrados 3 novos agrupamentos celulares com marcadores desconhecidos
- Expressão diferencial revelou 234 genes superexpressos em região de tumor
Auditoria de Segurança
Baixo RiscoThe static analysis flagged 415 patterns, but 95% are FALSE POSITIVES from markdown documentation. The backtick patterns are markdown code delimiters, not shell execution. The API key patterns show example environment variable names in documentation, not actual secrets. The skill is a legitimate Stanford SNAP lab biomedical research framework. The code execution + network + credential combination is the intended design for an AI agent that generates bioinformatics analysis code. Proper security warnings are documented recommending sandboxed execution.
Fatores de risco
⚙️ Comandos externos (3)
🔑 Variáveis de ambiente (2)
📁 Acesso ao sistema de arquivos (2)
🌐 Acesso à rede (1)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Desenhar telas CRISPR de todo o genoma
Automatizar desenho de biblioteca sgRNA, priorização de genes e análise de efeito de knockout para estudos de genômica funcional
Processar dados de sequenciamento de célula única
Realizar controle de qualidade, agrupamento, anotação de tipo celular e análise de expressão diferencial
Predizer propriedades ADMET de compostos
Avaliar absorção, distribuição, metabolismo, excreção e toxicidade para candidatos a medicamentos
Tente Estes Prompts
Desenhar uma tela de knockout CRISPR para identificar genes que regulam autofagia em células HEK293. Incluir desenho de biblioteca sgRNA, controles positivo/negativo e priorização de genes baseada em relevância de via.
Analisar este conjunto de dados de RNA-seq de célula única: realizar QC, identificar populações celulares por agrupamento, anotar tipos celulares usando genes marcadores, e conduzir expressão diferencial. Arquivo: path/to/data.h5ad
Interpretar resultados GWAS para Diabetes Tipo 2: identificar variantes significativas de todo o genoma, mapear para genes causais, realizar enriquecimento de via e prever consequências funcionais
Prever propriedades ADMET para estes compostos: [SMILES strings]. Focar em permeabilidade Caco-2, ligação a proteínas plasmáticas, interações CYP450, clearance e toxicidade hERG
Melhores Práticas
- Especifique contexto biológico incluindo organismo, tipo celular e condições experimentais
- Forneça caminhos de arquivos para seus conjuntos de dados ao analisá-los
- Defina restrições computacionais para análises complexas
- Salve histórico de conversação para reprodutibilidade
Evitar
- Executar sem revisar código gerado em ambientes de produção
- Compartilhar chaves de API ou credenciais em ambientes compartilhados
- Processar dados clínicos sensíveis sem autorização adequada
- Ignorar configurações de timeout para análises de longa duração
Perguntas Frequentes
O biomni é seguro para usar?
Quais provedores de LLM o biomni suporta?
Quanto dados o biomni baixa?
O biomni pode analisar meus dados experimentais?
Em quais domínios o biomni atua?
Como devo citar o biomni?
Detalhes do Desenvolvedor
Autor
K-Dense-AILicença
Apache-2.0 license
Repositório
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/biomniReferência
main
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