BioMINTREL：跨学科AI agent求解生物学问题

Dong, J.等作者在预印本中提出AI agent BioMINTREL，它从其他学科寻找方法并与生物测量数据关联，借助数据集间关系和多种方法的互补思路提出新问题与分析。 作者在BioMDC-Bench上评估该agent，该基准考察228种计算方法在生物任务中的应用。作者称，与GPT-5.4 mini和Qwen3.6-35B相比，BioMINTREL与人类专家的F1一致性最高提升45.3个百分点，对后续年份发表研究所支持应用的覆盖度最高提升58.8个百分点。 作者还报告了四项真实数据案例研究，称其超出既往分析，揭示了剂量特异的变异效应、空间细胞通讯约束和扰动-响应状态路径，并确定了检验稀有高状态细胞能否预测后续谱系规模所需的采样。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。