Создание мультиагентной системы для интерпретации данных транскриптомики, протеомики и метаболомики с учётом путей метаболизма

Создание мультиагентной системы для интерпретации данных транскриптомики, протеомики и метаболомики с учётом путей метаболизма

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 интерпретаци...

Читать далее