工具与环境分散
脚本、数据库、参数和版本散在不同环境，项目推进依赖经验。
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生命科学家的Agent工作台
让生信分析成为可委托、可复核、可交付的科研任务。
脚本、数据库、参数和版本散在不同环境，项目推进依赖经验。
多组学、多队列和临床表型让分析排队、返修和交接压力变大。
研究者熟悉科学问题，却难以同时处理命令行、环境和统计细节。
代码、参数、图表解释和版本记录分散，二次分析成本升高。
把任务入口、工具调用、检查依据和产物归档放进同一个项目空间。
根据表达矩阵和样本分组完成差异分析、富集分析与汇报图表。
沉淀专业工具、分析技能和知识文档。
真实反馈进入下一轮任务规划。
保留数据、代码、参数和版本。
面向报告和发表场景整理产物。
“请根据表达矩阵和样本分组，完成差异分析、富集分析与汇报图表。”
识别数据、分组、比较关系和待确认问题。
拆解步骤，选择方法组合和检查点。
调用脚本、数据库和专业生信工具。
复核结果边界，整理图表、代码和报告。
研究者直接描述数据、目标和预期产物。CLOTHO在对话中补齐关键信息，并将需求转化为可执行任务。
CLOTHO会根据样本设计、数据类型和用户反馈调整分析路径，在明确目标和边界后选择更合适的方法组合。
从转录组、单细胞到多组学整合，CLOTHO将任务拆解、工具执行、结果检查和报告交付组织在同一个项目空间里。
平台围绕数据类型、研究问题和交付目标组织分析流程，让不同组学任务进入同一套可执行项目空间。
Bulk RNA-seq、单细胞、空间转录组等。
蛋白组、代谢组与跨组学联合分析。
16S、宏基因组、WGS/WES与变异分析。
GWAS、ATAC-seq、ChIP-seq与甲基化。
富集、调控网络、免疫组库与多组学整合。
生存、临床关联、患者分群与表型探索。
研究者的确认、追问、返修和验收会进入下一轮任务规划、工具使用和结果判断，帮助CLOTHO更贴近真实生命科学场景。
理解研究目标，选择工具组合，并在项目环境中执行。
检查输出、证据、异常和图表含义，确认结果边界。
把研究者判断带入下一轮规划，沉淀更贴近场景的执行策略。
科学问题、实验设计、数据与约束条件
已有分析、领域知识、课题组规范与历史结果
关键节点确认、专家修正与验收标准
把模型能力组织成可执行、可检查、可交付的科研系统。
生信软件、数据库、脚本、知识文档与标准流程
图、表、代码、Notebook、报告与结果包
补分析、改分组、调参数、复现与深入探索
Vari AI立足于中国顶尖的科研土壤，汇聚了全球金字塔尖的人工智能力量。
国家超级计算中心，提供强大的底层算力与工程转化支持。
核心团队由前DeepMind研究员，以及来自剑桥大学、爱丁堡大学的AI博士领衔，掌握全球最前沿的AI与Agent技术。
哈尔滨工业大学专属工程师团队，确保产品在处理超大规模生物数据时的稳定性、安全性和极致性能。
从一批已有数据、一个正在排队的分析需求，或一份需要返修的报告开始。
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