GenoTEX 基因表达分析基准

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

GenoTEX 是面向基因表达数据自动分析的基准数据集，重点评估基于 LLM 的代理方法。它包含 1,384 个基因—性状关联（GTA）问题、911 个数据集，以及由生物信息学专家整理的分析代码和结果。仓库代码以按性状组织的 Jupyter Notebook 完成队列预处理，并由 code/regress.py 集中执行关联分析与模型选择。大体量 input、output 和 metadata 数据需从单独的云存储下载；项目也提供 Kaggle 和 Hugging Face 上的代码加数据打包版本。评估通过本地 eval.py 对数据集选择、预处理和统计分析输出进行格式与结果比较，而非提供在线服务或聊天界面。

预处理 Notebook 从按性状存放的 GEO 和 TCGA 输入数据中清洗、标准化并连接临床信息与基因表达数据，生成 output/preprocess/ 下的 clinical_data、gene_data、链接后的 CSV 及 cohort_info.json。code/regress.py 在预处理队列中自动选择适合每个性状—条件问题的队列，应用统计模型和超参数调优，并在 output/regress/ 生成 significant_genes_condition_{condition name}.json。结果 JSON 包含按重要性排序的基因、回归系数、绝对系数和 cv_performance。用户方法须按相同 output 目录结构产生结果，再运行 python eval.py -p {prediction_directory} -r {reference_directory} -t selection preprocessing analysis -s gene clinical linked 进行评估。

1. 开发基因表达分析代理的研究团队，需要在统一 GTA 问题集上评估数据集筛选、预处理和显著基因识别。
2. 生物信息学研究者需要检查按队列保存的预处理 Notebook，并复现实验中的关联分析流程。
3. 构建自动化 GEO 与 TCGA 队列处理方法的团队，需要输出可与 benchmark 参考目录直接比较的 CSV 和 JSON。
4. 方法评测人员需要按 selection、preprocessing、analysis 三类任务，或按 gene、clinical、linked 预处理子任务拆分评分。
5. 需要研究性状、年龄、性别或共存性状条件下基因关联问题的计算基因组学用户。

如何安装或部署这个 Agent？

克隆仓库后进入目录：git clone https://github.com/Liu-Hy/GenoTEX.git && cd GenoTEX复制。下载 metadata、input 和 output 数据目录并放在仓库根目录；README 列出的数据来源为 Google Drive 或百度网盘，完整代码加数据版本也提供于 Kaggle 和 Hugging Face。创建环境并安装依赖：conda create -n genotex python=3.10，conda activate genotex，pip install -r requirements.txt。使用 Kaggle 版本时，先运行 python recompress_files.py 重新压缩所需文件。

如何使用这个 Agent？

先运行 ./code/{trait_name}/ 中对应队列的 Jupyter Notebook，生成预处理数据；随后从仓库根目录运行 python code/regress.py 执行 GTA 关联分析。评估自定义方法时，确保其输出遵循 output 的目录和 JSON/CSV 格式，然后运行：python eval.py -p {prediction_directory} -r {reference_directory} -t selection preprocessing analysis -s gene clinical linked。-p 为必填预测目录；-r 默认为 ./output；省略 -t 或 -s 可评估全部任务或全部预处理子任务。

这个 Agent 有哪些优点和局限？

这个 Agent 与同类方案有什么区别？

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

[![FARS 评测](https://followagents.com/badge/genotex.svg?lang=zh)](https://followagents.com/zh/agents/genotex)

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