深势科技BioMaster搭Kimi K3.1 Pro 提速生物科研分析

在全球AI for Science领域深耕的机构，近期推出了一款面向生物医学研究的科研智能体，该智能体融合领域知识、专业工具链与计算执行能力，可将研究问题转化为可执行且可复核的分析流程，助力科研人员完成从分析规划到结果整理的全流程任务。

这款智能体接入了具备复杂任务理解、推理与代码生成能力的大模型，支持单细胞分析、基因变异解读、论文分析复现等核心科研工作。科研人员可提交问题、数据与分析要求，系统会保留代码、参数、图表及运行记录，便于后续结果复核与研究拓展。

相关测试结果显示，该组合在生物科研评测中表现优异，多个场景下的分析效率较人工大幅提升：

• 在单细胞分析场景中，可在约90分钟内完成从3696个胰腺细胞表达数据中推断分化路径并筛选出100个候选基因的工作，较人工耗时缩短约63%；
• 在微生物功能分析场景中，可在35分钟内完成25个近岸环境样本的5616个功能条目比较，并梳理出5个研究方向，节省约85%的分析时间；
• 在内部测评中，该组合的表现参评所有组合中的最高分。

科研人员在设计新实验前，往往需要复现已有研究的分析流程，再结合新样本开展工作，过程中涉及文献理解、数据处理、方法选择等多个环节，对工具的协同能力要求极高。这款智能体与大模型的组合，可结合论文中的方法描述、数据代码与实验设置，梳理出复现或调整的分析步骤，支持后续计算执行，还能保留所有分析相关记录，方便研究人员核查差异、调整条件并挖掘新的研究线索。

这类科研智能体对基础模型的要求不止于理解科学概念，还需处理复杂研究需求、生成可执行代码并在连续任务中保持上下文一致性。在选择适配的大模型时，相关机构重点考察了模型与工具及计算环境的协同能力，需覆盖四大关键环节：

• 资料检索与数据获取：理解研究问题，从文献、数据库中定位所需信息，整理数据并核对样本背景；
• 分析规划与工具执行：针对不同生物数据选择合适方法，编写代码、调用专业工具，衔接数据清洗、统计分析等步骤；
• 结果解读与科学可视化：结合研究背景解释结果，选择合适图表呈现数据关联，帮助研究者确定下一步方向；
• 多步骤协同与报告交付：保持研究目标与参数一致，整理方法、结果与结论形成报告，保留可复用的代码与数据。

为验证适配性，相关机构先开展了生物方向的模型与智能体框架评测，该组合在内部测评中排名第一。随后针对实际应用场景，在三类生物相关评测集上测试，结果显示该组合可完成科研检索、计算、专业问答及生物数据分析等任务，能回答样本来源、分组等需计算判断的问题。

科研人员使用该组合开展分析时，只需通过智能体提出研究问题，提供相关数据并指定分析要求即可。智能体将结合领域知识与专业技能，利用大模型确定分析方法、编写代码并调用工具，依托计算资源完成数据处理、分析及结果整理，同时保留所有相关记录。分析完成后，研究人员可查看结论，也能回查分析过程，对照不同条件下的结果拓展研究。

以下三个案例展示了该组合在不同科研任务中的应用：

单细胞分析

针对小鼠胚胎第15.5天胰腺细胞的研究，需推断细胞发育顺序，系统从3696个细胞的基因表达数据入手，复核8个主要细胞群，结合拟时序与RNA velocity推断状态变化方向，耗时约90分钟。最终生成细胞发育图谱、100个候选基因清单及配套报告，研究者可通过标记基因核对细胞阶段，查看候选基因表达变化，筛选优先验证的基因。

微生物功能分析

针对海洋微生物群落功能的研究，需分析不同采样地点的功能差异，系统在35分钟内完成三个近岸地点25个样本的功能分析，从9852个功能条目中筛选出5616个，比较地点间差异。最终生成微生物功能对照图及可回查的结果表，研究人员可围绕反硝化、甲烷代谢等五类方向开展验证。

生物信号分析

针对体位变化后的血压恢复判断问题，系统分析了10名志愿者的18-20次体位操作数据，耗时约100分钟。结果显示57次有效事件中，有30次平均动脉压已恢复但心率未恢复，为后续实验的设备选择提供了依据。