# GenoMAS stellt LLM-Agenten für Genomdatenanalysen vor

> Das System wird in einer am 21. Oktober 2026 auf arXiv veröffentlichten Arbeit beschrieben und soll bei Benchmark-Aufgaben zur Genexpression genauere Ergebnisse liefern.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/de/genomas-introduces-llm-driven-agents-for-genomic-data-analysis

Forschende unter der Leitung von Haoyang Liu haben GenoMAS vorgestellt, ein Team von Sprachmodell-Agenten, die gemeinsam Transkriptomdaten bereinigen und interpretieren. Die Agenten nutzen einen angeleiteten Planungsrahmen, mit dem sie Aufgaben in kleine Schritte zerlegen und ihr Vorgehen anpassen können, wenn die Daten unübersichtlich sind. Im GenoTEX-Benchmark erzielte GenoMAS bei der Vorverarbeitung eine Korrektheit von 89.13% und bei der Suche nach mit Merkmalen verknüpften Genen einen F1-Wert von 60.48%. Damit übertraf das System frühere Methoden um 10.61% beziehungsweise 16.85%.

## Die Fakten

- Arbeit am 2026-10-21 auf arXiv veröffentlicht
- GenoMAS erzielte auf GenoTEX 89.13% CSC und 60.48% F1

## Warum es wichtig ist

Wenn sich die berichteten Verbesserungen bestätigen, könnten Biologinnen und Biologen mit weniger manuellen Arbeitsschritten Zusammenhänge zwischen Genen und Phänotypen entdecken.

## Quellen und Referenzen

1. [GenoMAS: Guided Multi-Agent Programming for Scientific Discovery from Genomic Data](https://arxiv.org/abs/2507.21035) – arXiv cs.MA, 2026-10-21

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-21