摘要

SeqMate是一项创新的大语言模型（LLM）流水线，旨在自动化RNA测序过程。该技术报告详细介绍了SeqMate如何利用LLM的力量，为生物学家提供一个用户友好的工具，实现一键式数据准备和分析。SeqMate不仅简化了从原始FASTQ数据到差异表达分析的复杂流程，还通过生成式AI技术，自动生成包含相关数据库引用的基因分析报告。这一工具的开发旨在解决传统生物信息学工具界面复杂、操作繁琐的问题，使得非专业生物学家也能轻松进行RNA测序数据分析。

原理

SeqMate的核心在于利用大语言模型（LLM）作为系统的“逻辑驱动器”，通过链式思维推理（chain-of-thought reasoning）和外部工具的结合，自动化执行RNA测序的各个中间步骤。LLM通过理解用户输入的FASTQ文件和相关参数，自动选择合适的软件包和命令，执行质量控制、适配器剪切、基因组索引生成、数据对齐、文件转换、计数矩阵生成、归一化、差异表达分析等一系列复杂操作。此外，SeqMate通过集成LangChain框架，增强了LLM在复杂推理任务中的表现，确保了分析过程的准确性和可靠性。

流程

SeqMate的工作流程从接收用户提供的FASTQ文件开始，依次执行以下步骤：1) 使用cutadapt去除低质量区域和适配器；2) 使用bio生成编辑后的FASTQ文件的质量控制统计；3) 使用hisat生成用户提供基因组的基因组索引；4) 使用hisat将编辑后的FASTQ文件对齐到基因组索引，生成SAM输出文件；5) 使用pysam将SAM文件转换为BAM文件；6) 下载基因组注释文件；7) 使用featureCounts创建计数矩阵；8) 编辑计数表；9) 创建差异表达分析所需的元数据；10) 使用pydeseq2进行差异表达分析；11) 根据用户设定的阈值过滤异常基因；12) 使用外部数据库生成异常基因的详细总结和引用。整个过程无需用户交互，实现了完全自动化。

应用

SeqMate的应用前景广阔，特别适用于需要频繁进行RNA测序分析的生物学研究领域。该工具的自动化特性不仅提高了分析效率，还降低了生物信息学技术的门槛，使得更多的生物学家能够自主进行复杂的数据分析。未来，SeqMate计划扩展到其他生物信息学流程，进一步增强其功能性和适用性，为生物医学研究提供更加强大的支持。