# GenoMAS ने जीनोमिक डेटा विश्लेषण के लिए पेश किए LLM-आधारित एजेंट

> 21 Oct 2026 को arXiv पर प्रकाशित एक शोधपत्र में इस सिस्टम ने जीन-अभिव्यक्ति से जुड़े बेंचमार्क कार्यों में बेहतर सटीकता का दावा किया है।

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

Haoyang Liu के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने GenoMAS जारी किया है। यह भाषा-मॉडल एजेंटों की एक टीम है, जो ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा को साफ़ करने और उसकी व्याख्या करने के लिए मिलकर काम करती है। एजेंट निर्देशित योजना-निर्माण ढाँचे का पालन करते हैं, जिससे वे कार्यों को छोटे-छोटे चरणों में बाँट सकते हैं और डेटा अव्यवस्थित होने पर अपने कदमों में बदलाव कर सकते हैं। GenoTEX बेंचमार्क पर GenoMAS ने प्रीप्रोसेसिंग में 89.13% शुद्धता और लक्षणों से जुड़े जीन खोजने में 60.48% F1 स्कोर हासिल किया। ये नतीजे पिछले तरीकों से क्रमशः 10.61% और 16.85% बेहतर थे।

## तथ्य

- शोधपत्र 2026-10-21 को arXiv पर प्रकाशित हुआ
- GenoMAS ने GenoTEX पर 89.13% CSC और 60.48% F1 स्कोर किया

## यह क्यों मायने रखता है

अगर बताए गए सुधार सही साबित होते हैं, तो जीवविज्ञानी जीन और फीनोटाइप के बीच संबंध खोजने के लिए कम काम हाथ से कर सकेंगे।

## स्रोत और संदर्भ

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

अंतिम अपडेट: 2026-10-21