OmicOS-Bio 不是单一工具，也不是只会聊天的科研助手。它把 开源组学基础设施、 自主训练的单细胞大模型 和 多智能体执行系统 接到同一条链路里： 从科研发现，到虚拟扰动筛选，再到个体化证据排序。
面向科研团队，OmicOS-Bio 读取实验设计和数据结构，调用 OmicVerse 工具链完成质控、注释、整合、 轨迹和空间分析，并生成可复现 notebook。研究者不再从包和参数开始，而是从科学问题开始。
面向药企和转化团队，源境解码基于自主训练的单细胞大模型做细胞状态建模、虚拟扰动和候选药物筛选； 多智能体负责任务拆解、实验记录、失败恢复和报告交付，让小团队也能运行接近完整药企研发链路。
面向患者和临床研究场景，OmicOS-Bio 将测序数据映射到细胞表型，再结合单细胞大模型和药物分子动力学建模， 对靶向药响应形成证据排序。它不是替代医生判断，而是把复杂组学证据整理成可讨论、可复查的决策依据。
已识别 18 clusters，过滤低质量细胞并标记高线粒体比例样本。 下一步将交给 Annotation specialist 结合 marker、组织图谱和文献规则生成可解释注释。
如果你的团队需要处理私有多组学数据、构建标准分析流程，或把专家经验固化成可执行系统，可以从一次真实数据试运行开始。