《iMeta》：Wekemo Bioincloud 2026: An AI-enabled platform for standardized multi-omics data analyses
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多组学（multi-omics）数据的快速扩张，产生了对可及且可复现的整合分析平台日益增长的需求。研究人员在此提出 Wekemo Bioincloud 2026，这是对原始平台的一次全面升级，可在九大分析类别中提供 41 个标准化工作流程（由 22 个扩展而来
多组学（multi-omics）数据的快速扩张，产生了对可及且可复现的整合分析平台日益增长的需求。研究人员在此提出 Wekemo Bioincloud 2026，这是对原始平台的一次全面升级，可在九大分析类别中提供 41 个标准化工作流程（由 22 个扩展而来），其中包括一个新引入的相关性分析模块，用于跨组学关联研究。其可视化能力也已显著扩展至 126 个工具（由 65 个增加），并整合了人工智能（AI）引导的参数选择与自动图像解读功能，以增强数据探索能力和结果可解释性。此外，Wekemo Bioincloud 2026 还集成了一个 AI 驱动的科研平台，可支持完整科研生命周期，包括自动化文献综合、假设生成、智能问答、实验设计以及期刊推荐。上述进展共同降低了技术门槛，提高了可复现性与可解释性，并实现了端到端的 AI 辅助多组学研究。该平台可通过 https://www.bioincloud.tech/ 免费访问，并支持广泛的生物学与生物医学应用。
该论文发表于《iMeta》，介绍了 Wekemo Bioincloud 2026 这一面向多组学研究的云端分析平台升级版本。研究背景在于，近年来高通量测序、基于质谱的蛋白质组学与代谢组学以及单细胞技术迅速发展，推动了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学等多层分子数据的大规模积累。多组学整合虽可更系统地解析复杂性状、疾病机制与生态功能，但实际分析流程通常涉及数据预处理、统计建模、功能注释和跨组学整合等多个环节，不同软件之间输入格式、参数体系和统计假设不一致，导致用户往往需要手动拼接分析链条，不仅增加技术门槛，也削弱了分析可复现性。同时，多组学数据具有高维性和异质性，尤其在跨组学关联分析中，数据联合可视化和结果解释难度较高。现有平台虽然在一定程度上改善了可及性与标准化水平，但多数仍集中于特定组学层或某一分析阶段，对端到端整合支持有限，人工智能（AI）辅助解释与科研支持功能也较为不足，因此有必要构建兼具标准化分析、可视化解释和 AI 科研辅助能力的一体化平台。
围绕上述问题，研究人员对第一代 Wekemo Bioincloud 平台进行了系统升级，构建出 Wekemo Bioincloud 2026。该平台由工作流程模块、可视化工具模块和 AI 驱动科研平台模块三部分组成，形成统一的网页化、免代码（code-free）多组学生态系统。研究结果显示，新版本将标准化工作流程由 22 个扩展至 41 个，覆盖 9 个分析领域；可视化工具由 65 个增至 126 个；同时新增 AI 科研支持能力，覆盖文献综合、假设生成、科学问答、实验设计和期刊推荐。平台还在工作流程和可视化模块中引入 AI 辅助参数引导和图形解读功能，从而降低技术复杂度，提升分析连续性、结果解释效率与研究全流程支撑能力。论文的重要意义在于，该研究将标准化多组学分析、跨模块可视化和 AI 辅助科研整合到同一环境中，为多组学研究从数据处理到生物学解释再到科研决策提供了更完整的基础设施。
研究人员采用的主要技术方法可概括如下：平台架构采用基于 Web 的模块化设计，前端使用 JavaScript、HTML、Vue.js 和 Bootstrap；多组学工作流程整合社区验证的生物信息学工具，用于质量控制、宿主去除、注释、定量分析、差异分析、相关性分析和功能预测；可视化模块涵盖统计分析、多变量分析、网络分析、富集分析和多组学展示；AI 科研平台整合 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V4 和 Qwen3.6-Plus 等大语言模型（LLMs，大语言模型），结合多组学知识库完成文献总结、假设评估、实验设计与问答。方法部分提供了扩增子工作流程作为代表性示例，其中测试数据来自 GeneMind 的 FASTASeq 300 平台测序。
以下为论文结果部分的分节解读。
Overview of Wekemo Bioincloud 2026
研究人员首先概述了平台整体升级框架。与初代版本相比，Wekemo Bioincloud 2026 由三个核心模块组成：标准化工作流程、可视化工具和 AI 驱动科研平台。平台共提供 41 个标准化工作流程，其中 19 个为新增流程，按照 9 个分析类别组织；同时提供 126 个可视化工具。研究人员还在工作流程和可视化模块中配置了演示数据集与内置结果解释模块，以便用户更好地完成多组学输出的生物学解释。更重要的是，新版本强调系统级集成设计，通过标准化参数设置保持分析逻辑一致性，同时保留对不同数据集的定制能力，并增强模块间互操作性，使用户可以在统一环境中从数据分析无缝过渡到可视化与解释。该部分说明，平台升级不仅是功能数量扩展，更是分析连续性和系统一致性的优化。
Comprehensive expansion of standardized analysis workflows
在工作流程扩展方面，研究人员将流程总数从 22 个提高到 41 个，覆盖扩增子、宏基因组、宏转录组、宏蛋白质组、宏病毒组、代谢组、基因组、理化数据以及新增的相关性分析 9 个领域。新增的 19 个工作流程主要分布在宏转录组、宏蛋白质组、基因组和相关性分析领域。宏转录组方面，新增长链非编码 RNA（lncRNA，long non-coding RNA）转录组流程、真核转录组 2.0 流程和全转录组流程，拓展了对非蛋白编码转录本的表征能力。宏蛋白质组方面，增加了支持数据非依赖采集（DIA，data-independent acquisition）及翻译后修饰分析的流程，包括基于 TMT 的宏蛋白质组流程 v2.0、Astral DIA 蛋白质组流程、无参考 Astral DIA 流程和磷酸化蛋白质组流程。基因组学方面，新建细菌完整基因组流程、动植物基因组重测序与变异检测流程以及人外显子测序流程，用于变异识别与注释。尤其值得注意的是，第九类“相关性分析”工作流程专门面向跨组学整合，包括扩增子-代谢组、扩增子-转录组、扩增子-理化、宏基因组-代谢组、宏基因组-转录组、宏基因组-理化、转录组-代谢组和转录组-蛋白质组等成对关联分析。该部分表明，平台已从单组学处理进一步延伸到标准化跨组学关联分析。
Enhanced visualization tools with AI-driven graphical functions
在可视化模块中，研究人员将工具数由 65 个提升至 126 个，覆盖统计分析、多组学整合、相关性与通路分析、富集分析、进化分析和数据预处理等功能。新开发工具在作图阶段加入了数据预处理与关键参数设置提示，并为每个工具配备分步视频教程，以提升可用性和规范性。与此同时，平台新增 AI 图像解释功能，可自动生成对关键数据特征的总结，支持结果解读。新增的 61 个工具中，较大扩展集中在分子动力学模拟与对接分析，包括基于 DiffDock 的对接、蛋白质-小分子对接、蛋白质-蛋白质对接、蛋白质-肽对接、小分子-小分子对接、核酸-小分子对接和蛋白质-核酸对接等。平台也新增多类交互式动态图，如物种丰度 Sankey 图、环形热图、堆叠柱状图、多组散点图、核密度边际图和散点-箱线图。使用统计进一步显示，分组聚类热图、LEfSe 图和分组百分比堆叠柱图仍是平台中最常用的工具，提示这些可视化形式在多组学结果展示和解释中具有较高实用价值。
An AI-powered research platform for end-to-end scientific support
该研究的一项重要创新是在数据分析平台之外，构建了 AI 驱动科研平台模块。研究人员建立了专用的多组学知识库，用以支持 5 个功能域：自动化研究综述与文献综合、AI 辅助假设生成、智能科学问答、AI 驱动实验设计与方案规划，以及期刊发现与推荐。自动化研究综述模块依托 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-V4 和 Qwen3.6-Plus 等模型，在用户输入研究问题或上传文件后识别相关文献并输出结构化综述。假设生成模块可提出 3–5 个候选假设，并通过内部辩论代理从新颖性、可检验性、事实准确性和相关性等维度进行评估。智能问答模块支持结合网络搜索的迭代对话与深度推理。实验设计模块可生成实验流程、技术路线、时间线、预算估计和预期结果。期刊推荐模块则基于涵盖 20 个一级学科和 360 个二级学科的知识库，提供结构化期刊信息和主题匹配推荐。该部分说明，平台功能已延伸至研究前期和后期的科学决策支持。
AI-assisted interpretation of analytical results
除独立的 AI 科研平台外，Wekemo Bioincloud 2026 还在工作流程和可视化模块内部引入 AI 辅助解释功能。系统可以针对分类组成分析、功能通路分析、相关性分析、富集分析和多组学关联结果等输出，自动总结分析结果并提取生物学相关模式。例如，对于分组百分比堆叠柱图，平台可识别优势分类单元，总结群落组成模式，比较组间差异，并生成具有生物学意义的解释文本。对于元素循环分析，如氮循环，系统可自动识别关键功能通路和基因，评估不同样本组之间的差异，归纳潜在生态学或生物学含义，并提供结构化总结及示例性科学写作文本。该结果显示，AI 的应用已从文献辅助和实验规划，进一步扩展到分析结果本身的直接解读，有助于提升解释效率和下游报告撰写能力。
在讨论部分，研究人员将 Wekemo Bioincloud 2026 与 OmicsAnalyst、MetaboAnalyst、Galaxy、mixOmics、eVITTA、ExpressVis、ExpOmics 和 Majorbio Cloud 等代表性平台进行了定位比较。讨论指出，这些平台在可视化分析、代谢组学分析、模块化流程构建、多变量整合、RNA-seq 分析、表达数据整合或云端微生物组分析等方面均有重要贡献，但多数主要面向特定组学层或特定研究环节，对 AI 辅助科学研究活动的支持较为有限。相比之下，Wekemo Bioincloud 2026 将标准化多组学工作流程、综合可视化工具以及 AI 辅助科研平台整合在统一、全网页化且无需编程的环境中，不仅支持可复现的跨组学关联分析，还将功能延伸至文献综合、假设生成、实验设计和期刊推荐，从而弥合了数据处理与生物学解释之间的断层。讨论部分的核心结论是，该平台在功能整合度和科研全链条支持方面具有鲜明特点。
研究结论部分可译为：Wekemo Bioincloud 2026 代表了对原始平台的一次全面升级，在统一的、基于 Web 的环境中整合了扩展的标准化工作流程、丰富的可视化能力以及 AI 驱动的科研生态系统。通过降低技术门槛、提高可复现性，并将支持范围扩展至完整科研生命周期，该平台能够促进高效、整合化且由 AI 辅助的多组学研究。随着多组学研究在规模与复杂性上的持续增长，Wekemo Bioincloud 2026 提供了一种灵活且面向未来的解决方案，用于连接数据分析、结果解释与科学发现。未来开发将包括专门的英文界面，以提升可及性并促进平台在国际范围内的更广泛应用。通过持续扩展分析能力和 AI 辅助能力，Wekemo Bioincloud 2026 旨在为学术研究提供可及且可复现的资源，服务于生物学和生物医学领域的广泛研究群体。
