为什么用 AI Agent 做空间转录组分析？
空间转录组学是基因组学中增长最快的领域之一。10x Visium、Xenium、MERFISH、Slide-seq 等技术产生的数据结合了基因表达和空间位置——但分析需要串联多个专业工具。
AI Agent 能通过自然语言编排这些工具，跨会话记住你的数据和偏好。
可用的 AI 工具
OmicsClaw — 15 个空间技能 + 记忆系统
| 技能 | 功能 |
|---|---|
spatial-preprocessing | QC、归一化、聚类 |
spatial-domain-identification | 组织区域鉴定（SpaGCN、STAGATE、BANKSY） |
spatial-deconvolution | 细胞类型反卷积（Cell2location、RCTD） |
spatial-svg-detection | 空间可变基因（Moran's I、SpatialDE） |
spatial-cell-communication | 配体-受体互作（LIANA+、CellPhoneDB） |
spatial-velocity | RNA 速率（scVelo） |
核心优势：记忆。 周一上传 Visium 数据，周三回来继续分析，OmicsClaw 记得一切。
K-Dense 和 LabClaw
K-Dense 提供 170+ 科学技能连接 250+ 数据库。LabClaw 包含 86 个生物技能含空间分析。
示例：完整空间分析流水线
第 1 次会话：
你：[上传 visium_brain.h5ad]
你："预处理这个 Visium 数据"
Bot：运行 QC、归一化、聚类...
5,000 spots，18,500 HVGs，12 个聚类。
你："找空间 domain"
Bot：运行 SpaGCN 和 STAGATE...
鉴定出 8 个空间域。
第 2 次会话（第二天）：
你："domain 3 里有什么空间可变基因？"
Bot：使用昨天的数据（5,000 spots，8 个域）。
前 10 个 SVG：GFAP (p=1.2e-15)...如何开始
git clone https://github.com/TianGzlab/OmicsClaw.git
cd OmicsClaw && pip install -e ".[spatial]"准备 .h5ad 文件，开始和数据对话。