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概述

基于prompt的生物信息学重新定义了科学家与生物数据的交互方式，使得研究人员能够通过自然语言查询跨越多个组学层次进行分析。这种新范式通过消除编程障碍并简化数据整合过程，促进了可访问的、假设驱动的科学发现。研究者呼吁建立社区标准，推动教育采用，并通过协作开发来充分发挥其在研究和临床环境中的潜力。

自然语言处理在生物信息学中的发展历程

自然语言处理长期以来一直支持生物信息学的发展，帮助从非结构化文本和生物序列中提取洞察。基于规则的方法和早期统计方法使科学文献、基因和蛋白质注释以及生物通路的结构化分析成为可能。2017年，transformer深度神经网络模型的引入带来了突破性进展，它在学习文本内上下文关系方面表现出色。transformer模型的引入为大型语言模型（LLMs）奠定了基础。

LLMs的规模和能力催生了提示技术，与传统编程相比，这提供了一种更直观的与计算系统交互的方式。随着LLMs的进步，它们开始展现出少样本学习和推理等新兴能力。2022年ChatGPT的发布展示了LLMs在提供连贯、上下文感知输出方面的强大能力，促使人们广泛探索其在包括生物信息学在内的科学领域的应用。

提示作为新的编程范式

提示为计算任务引入了一个可访问的界面。用户不再需要用Python或R等语言编程，而是用自然语言指定任务。这种转变通过基于LLM的"代理agent"系统得以实现，这些系统将提示连接到可执行工具。这些系统能够解释用户意图，选择适当的功能，并协调分析步骤，而无需用户理解语法或管道逻辑。传统工作流程需要脚本编写或通过图形用户界面点击，而提示则能够从单一输入行实现无缝、自适应的任务执行，减少了最终用户的认知和技术负担。

由于LLMs具有概率性和上下文敏感性，提示的措辞显著影响输出质量。提示工程包括诸如上下文学习、结构化格式和自我批评等技术，以增强一致性。检索增强生成通过使模型能够将外部文档或数据集纳入其响应中来补充提示工程。这在生物信息学中特别相关，因为通常需要最新的数据集和未发表的结果。

基于提示的生物信息学与传统方法的对比

传统的生物信息学工作流程依赖于使用命令行工具、R或Python等脚本语言以及Galaxy或Nextflow等模块化平台构建的明确定义的流程。这些工作流程需要大量的编程知识、领域专业知识以及对数据格式和预处理步骤的熟悉。跨数据模态的整合（例如基因组学和转录组学）通常需要大量的手动策划、元数据对齐和文件转换。

基于提示的生物信息学通过使研究人员能够用简单语言表达复杂的分析任务来打破这种范式。核心区别在于用户界面：用户不是构建或导航管道，而是与能够解析提示并实时组装必要组件的代理系统交互。例如，用户可能输入"比较治疗组和对照组样本之间的基因表达并总结涉及的关键通路"，而不是编写脚本来运行差异表达分析后进行基因集富集分析。系统然后自主执行多步骤工作流程，在幕后使用适当的工具。

这种新模型也影响了用户与数据的交互方式。最近，基于图形用户界面的平台（如BiomiX）旨在通过提供视觉界面和下拉工作流程来简化非程序员的多组学分析。然而，这些工具仍然需要手动协调步骤，而基于提示的系统则完全避免了这些选择。在传统工作流程中，整合RNA测序和ATAC-seq数据等数据类型通常涉及单独的管道，然后进行联合分析，这需要手动协调标识符、分辨率和标准化策略。基于提示的系统（如PromptBio）通过启用跨模态查询简化了这一过程，例如：“识别在响应者中表达增加且染色质可及性增强的基因”。代理系统处理底层数据整合和统计建模，消除了手动协调的需要。

整合多组学分析的潜力

跨组学层次的整合分析，包括基因组学、转录组学、表观基因组学和蛋白质组学，是系统生物学的长期目标。然而，传统方法在协调数据格式、处理缺失模态和调整多视图模型方面面临障碍。基于提示的系统通过抽象数据处理和分析逻辑在这种情况下提供了独特的优势。

例如，PromptBio使用户能够发出高级提示，如：“比较肿瘤亚型之间的免疫细胞组成和DNA甲基化，并建议候选生物标志物”。这个单一查询可以启动一系列涉及细胞类型去卷积、差异甲基化和通路注释的整合分析。类似地，AutoBA在出现错误或数据质量变化时自主适应工作流程，提高了现实世界整合研究的稳健性。

通过使用户能够用自然语言描述多模态目标，基于提示的系统还支持假设生成。例如，研究人员可能查询：“建议可能将DNA甲基化增加与化疗耐药肿瘤中肿瘤抑制基因表达降低联系起来的基因”。传统方法需要协调几个单独工具的结果；基于提示的系统可以自动化这种整合。

此外，多代理框架（如Agentomics-ML）将子任务分配给专门的代理，然后这些代理进行通信，批评彼此的输出并达成共同结果。这些架构反映了协作科学推理，为整合分析提供了强大的模型。专门为蛋白质基因组数据设计的交互式多代理聊天机器人（如DrBioRight 2.0）进一步展示了用户如何迭代地完善查询：提出问题，接收图表，修改焦点。这种对话循环与传统分析管道形成对比，在传统分析中，迭代需要重新运行脚本或重新参数化界面。因此，基于提示的系统促进了快速假设测试和数据探索。

开放性问题

尽管基于提示的系统在生物信息学方面前景广阔，但关键问题仍然存在。首先，设计确保可重现性和准确性的基于提示系统的最佳实践是什么？与静态管道不同，基于提示的工作流程是概率性的和固有灵活的，这种灵活性在用户或会话之间存在不一致的风险。开发日志记录、版本控制和验证协议将是关键。

其次，我们如何基准测试基于提示系统的性能？目前，很少有研究严格比较LLM生成的输出与标准生物信息学任务的黄金标准结果。随着这些系统的成熟，我们需要共享数据集和评估指标来评估准确性、稳健性和计算效率。

第三，哪些任务最适合基于提示的系统？早期结果表明，探索性分析、可视化和假设生成最受益于自然语言交互。需要严格参数控制或大规模批处理的任务可能仍然更适合传统工作流程，尽管当前在高级基于提示系统方面的工作可能会在不久的将来使这成为可能。

第四，人类监督的作用是什么？虽然基于提示的系统自动化了大部分工作流程，但批判性思维和生物学解释仍然至关重要。允许用户检查中间步骤、修改工具选择或覆盖决策的界面将有助于保持科学严谨性。

最后，基于提示的系统将如何与实验工作流程整合？一种可能性是实验人员可以使用提示用简单语言描述他们的研究设计和期望，使基于LLM的系统能够在不需要详细技术规范的情况下启动适当的分析。这种方法可以减少沟通瓶颈，确保分析管道与生物学目标保持一致。

展望与结论

展望未来，社区驱动的开发（如用于开发LLM支持的生物医学应用的BioChatter框架）将是必不可少的。BioMedGPT等平台突出了在生物医学数据上训练的基础模型的需求，但领域特定的微调和评估将需要计算和实验实验室之间的协作。类似地，PromptBio和AutoBA等开源系统应该通过应用程序编程接口和插件进行扩展，以整合到机构工作流程和云基础设施中。

基于提示的生物信息学重新构想了研究人员与数据的交互方式，降低了入门门槛，同时为探索开辟了新途径。与需要专门培训的传统工作流程不同，这些系统使任何人都能够使用自然语言对多组学数据提出复杂问题。对于专家用户来说，它们提供了更快的原型化想法和定制分析的方法。

随着该领域的发展，我们预计基于提示的系统不会取代而是增强传统管道，作为连接用户和算法的交互层。为了充分实现其潜力，我们需要共享标准、评估框架以及与实验室和临床系统的整合。如果成功，基于提示的方法可能成为生物信息学的默认界面，催化整合性和可访问的生物发现新时代。

随着这些工具的成熟，生命科学和生物学系很可能会开始将基于提示的生物信息学模块或课程纳入本科和研究生课程中，反映了装备学生与这些新兴系统互动技能的日益增长的需求。
参考文献：Awan, A.R., Oveisi, M. & Karimi, M.M. Prompt-based bioinformatics: a new interface for multi-omics analysis. Nat Rev Genet (2025). https://doi.org/10.1038/s41576-025-00889-0