Un gruppo di ricercatori guidato da Haoyang Liu ha presentato GenoMAS, un team di agenti basati su modelli linguistici che collaborano per ripulire e interpretare dati trascrittomici. Gli agenti seguono un metodo di pianificazione guidata che permette loro di suddividere i compiti in piccole operazioni e modificare i passaggi quando i dati sono disordinati. Nel benchmark GenoTEX, GenoMAS ha raggiunto una correttezza dell’89,13% nella preelaborazione e un punteggio F1 del 60,48% nell’individuazione dei geni associati ai tratti, superando rispettivamente i metodi precedenti del 10,61% e del 16,85%.
Perché conta
Se i miglioramenti dichiarati saranno confermati, i biologi potrebbero dover ricorrere a meno passaggi manuali per individuare i legami tra geni e fenotipi.
