- 3 次围观
大型语言模型（LLMs）正日益被用于生成生物信息学流程，并根据自然语言提示开展分析。然而，由于 LLM 驱动对话的非确定性特征以及本地执行环境的异质性，所得分析往往难以在不同会话间复现，也无法在远程高性能计算（HPC）服务器上运行，或被共享与复用。 我们提出了 Autopipe，这是一个可引导任何兼容模型上下文协议（MCP）的 LLM 生成、执行并发布保留源代码、可重新执行的容器化流程的平台。Autopipe 使用户能够在任何本地部署的远程服务器上执行生物信息学流程——并提供面向缺乏服务器管理经验研究人员的全面配置文档支持——同时还可通过一个可扩展的基于 Web 的查看器对结果进行可视化。 Autopipe 平台由四个组成部分构成：一个集成了嵌入式 MCP 服务器的桌面应用程序，用于流程管理与远程执行；一个用于流程和插件发现的在线注册表；一个基于 Web 的结果查看器；以及一个用于定制查看器插件的命令行界面（CLI）工具。Autopipe 将对话式分析转化为可重新执行且可共享的工作流。Autopipe 可从 https://autopipe.org/ 免费获取。
jeongbin.park{at}pusan.ac.kr
摘要
信息/历史
指标
补充材料
预览 PDF
摘要
大型语言模型（LLM）正日益被用于生成生物信息学流程，并根据自然语言提示执行分析。然而，由于 LLM 驱动对话的非确定性特征以及持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
本作品依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 提供。
查看讨论线程。
返回顶部
上一篇
下一篇
发表于 2026 年 6 月 1 日。
下载 PDF
补充材料
电子邮件
您的电子邮件
*
您的姓名
*
发送至
*
请输入多个地址，每行一个，或用逗号分隔。
您将通过电子邮件发送以下内容
由自然语言提示生成的可复现和可共享的生物信息学流程
邮件主题
（您的姓名）已从 bioRxiv 转发一个页面给您
邮件正文
（您的姓名）认为您可能希望查看 bioRxiv 网站上的此页面。
您的个人留言
验证码
此问题用于测试您是否为人类访问者，并防止自动化垃圾信息提交。
分享
由自然语言提示生成的可复现和可共享的生物信息学流程
Hyeon-Min Kim， Hwayeon Jeong， Abyot Melkamu Mekonnen， Yeongjun Kim， Youngchul Oh， Heetak Lee， Cheulhee Jung， Jeongbin Park
bioRxiv 2026.05.28.719125； doi： https://doi.org/10.64898/2026.05.28.719125
分享本文：
复制
引文工具
由自然语言提示生成的可复现和可共享的生物信息学流程
Hyeon-Min Kim， Hwayeon Jeong， Abyot Melkamu Mekonnen， Yeongjun Kim， Youngchul Oh， Heetak Lee， Cheulhee Jung， Jeongbin Park
bioRxiv 2026.05.28.719125； doi： https://doi.org/10.64898/2026.05.28.719125
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.28.719125v1?rss=1
🏷️ 生物信息学流程 大型语言模型 工作流复现 容器化 高性能计算 MCP