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解決的問題

OmicVerse 是一個統一的 Python 框架，旨在彌合批量 RNA-seq、單細胞與空間轉錄組學之間的差距。它提供一個全面的多組學分析生態系，整合各種下游可視化、基於模型的分析與 AI 輔助工作流程工具，以深化生物學洞察。

如何運作

此專案被設計為一個廣泛的分析平台，而非單一方法。它利用 pandas、anndata、numpy 與 mudata 等核心資料結構來建構其基礎設施。平台分為多個專業模組：

• 核心分析：整合大量已發表的轉錄組學工具（例如 Scanpy、scVI、Geneformer）。
• J.A.R.V.I.S.：一個 AI 輔助工作流程系統，包含 ov.Agent 以直接與分析工具互動，一個 MCP（模型上下文協定）伺服器用於向 AI 助手（如 Claude Code）暴露工具，以及一個基於 Telegram 的聊天系統。
• ov.synbio：用於基因組規模代謝建模、蛋白質/酵素設計（使用 ESMFold、ProteinMPNN）與 DNA 設計的合成生物學堆疊。
• ov.mol：一個分子動力學堆疊，將對接（AutoDock Vina）與 GPU 加速分子動力學（OpenMM）串接，用於計算結合自由能。

適用對象

適用於需要統一工具集進行多組學資料分析與 AI 結合生物學研究的生物資訊學家、計算生物學家，以及合成生物學與分子動力學領域的研究人員。

主要亮點

• 統一多組學：在一個套件中整合批量、單細胞與空間 RNA-seq 分析。
• AI 輔助工作流程：具備代理系統（J.A.R.V.I.S.）與 MCP 伺服器，支援 AI 驅動的分析。
• AI 驅動蛋白質設計：包含透過 ESMFold 與 ProteinMPNN 實現的結構預測與逆向設計工具。
• 整合分子動力學：支援從 3D 結構到 GPU 基礎分子動力學模擬的完整流程。