突破基因数据分析效率瓶颈：AutoDev生物信息学代码生成全攻略-优快云博客

突破基因数据分析效率瓶颈：AutoDev生物信息学代码生成全攻略

【免费下载链接】auto-dev 🧙‍AutoDev: The AI-powered coding wizard（AI 驱动编程助手）with multilingual support 🌐, auto code generation 🏗️, and a helpful bug-slaying assistant 🐞! Customizable prompts 🎨 and a magic Auto Dev/Testing/Document/Agent feature 🧪 included! 🚀 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/auto-dev

你是否正面临这些困境？

基因测序技术的飞速发展带来了海量生物数据，但90%的研究者仍在重复编写基础分析代码：

手动编写BLAST序列比对脚本，每次参数调整需重写200+行代码
基因变异检测流程配置复杂，平均需要3天才能完成工具链搭建
RNA-seq差异表达分析中，重复的可视化代码占项目总量40%
团队间代码复用率不足15%，相同功能存在10+种实现方式

AutoDev生物信息学解决方案通过AI驱动的代码生成技术，将基因数据分析流程开发效率提升300%，让研究者专注于科学发现而非代码编写。本文将系统讲解如何利用AutoDev构建从原始测序数据到功能注释的全自动化分析 pipeline。

核心能力解析：为什么AutoDev适合生物信息学研究

AutoDev作为AI驱动的编程助手，其核心特性完美契合生物信息学研究需求：

多语言代码生成引擎

支持生物信息学常用编程语言全栈覆盖：

语言/工具	支持能力	典型应用场景
Python	✅ 完整脚本生成 ✅ 库函数调用优化 ✅ 参数调优建议	数据预处理、统计分析、机器学习建模
R	✅ 统计分析模板 ✅ ggplot2可视化自动生成 ✅ Bioconductor包集成	差异表达分析、生存分析、批量热图绘制
Bash	✅ 命令行工具链拼接 ✅ 管道优化 ✅ 并行任务调度	测序数据质控、批量文件处理、流程自动化
Perl	✅ 正则表达式生成 ✅ 文本处理脚本	基因注释文件解析、格式转换
Dockerfile	✅ 环境配置自动生成 ✅ 依赖冲突解决	分析流程容器化、可重复研究

图1：AutoDev对生物信息学工具链的支持矩阵

领域知识增强系统

内置生物信息学专业知识库，包括：

mermaid

图2：AutoDev生物信息学知识库结构

实验流程自动化引擎

通过自定义Agent实现标准化分析流程的一键生成，核心工作流：

mermaid

图3：标准NGS数据分析流程

实战案例：从RNA-seq原始数据到差异表达分析

以下通过完整案例展示AutoDev如何实现RNA-seq分析流程的自动化构建。

1. 项目初始化与环境配置

启动AutoDev后，通过自然语言描述实验设计：

创建一个RNA-seq差异表达分析项目，包含：
- 样本：3个处理组 vs 3个对照组
- 测序平台：Illumina NovaSeq 6000
- 参考基因组：hg38
- 主要分析工具：STAR, featureCounts, DESeq2

AutoDev自动生成项目结构与环境配置：

# 自动生成的项目初始化脚本
mkdir -p rnaseq_analysis/{raw_data,processed_data,scripts,results,docs}
cd rnaseq_analysis

# 创建conda环境配置文件
cat > environment.yml << 'EOF'
name: rnaseq
channels:
  - bioconda
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - star=2.7.10b
  - subread=2.0.3
  - samtools=1.15.1
  - deseq2=1.36.0
  - fastqc=0.11.9
  - multiqc=1.12
  - r-ggplot2=3.4.0
  - r-pheatmap=1.0.12
EOF

# 创建样本信息表
cat > sample_info.csv << 'EOF'
sample_id,group,fastq_1,fastq_2
control1,control,raw_data/control1_1.fastq.gz,raw_data/control1_2.fastq.gz
control2,control,raw_data/control2_1.fastq.gz,raw_data/control2_2.fastq.gz
control3,control,raw_data/control3_1.fastq.gz,raw_data/control3_2.fastq.gz
treat1,treatment,raw_data/treat1_1.fastq.gz,raw_data/treat1_2.fastq.gz
treat2,treatment,raw_data/treat2_1.fastq.gz,raw_data/treat2_2.fastq.gz
treat3,treatment,raw_data/treat3_1.fastq.gz,raw_data/treat3_2.fastq.gz
EOF

2. 数据预处理流程生成

使用AutoDev生成质量控制脚本：

生成RNA-seq数据预处理脚本，要求：
1. 对所有样本进行FastQC质量评估
2. 使用MultiQC汇总结果
3. 过滤低质量 reads (Q<20)
4. 去除接头序列

AutoDev生成完整的预处理脚本 01_preprocess.sh：

#!/bin/bash
set -euo pipefail

# 创建输出目录
mkdir -p processed_data/fastqc_raw processed_data/fastqc_filtered processed_data/trimmed_data

# 原始数据质量评估
echo "=== Running FastQC on raw data ==="
fastqc raw_data/*.fastq.gz -o processed_data/fastqc_raw

# 质量控制汇总报告
echo "=== Generating MultiQC report for raw data ==="
multiqc processed_data/fastqc_raw -o processed_data/fastqc_raw/multiqc_report

# 数据过滤和修剪
echo "=== Trimming low quality reads ==="
for sample in control1 control2 control3 treat1 treat2 treat3; do
    echo "Processing $sample..."
    trimmomatic PE -threads 8 \
        raw_data/${sample}_1.fastq.gz \
        raw_data/${sample}_2.fastq.gz \
        processed_data/trimmed_data/${sample}_1_trimmed.fastq.gz \
        processed_data/trimmed_data/${sample}_1_unpaired.fastq.gz \
        processed_data/trimmed_data/${sample}_2_trimmed.fastq.gz \
        processed_data/trimmed_data/${sample}_2_unpaired.fastq.gz \
        ILLUMINACLIP:TruSeq3-PE.fa:2:30:10 \
        LEADING:20 TRAILING:20 SLIDINGWINDOW:4:20 MINLEN:36
done

# 过滤后质量评估
echo "=== Running FastQC on filtered data ==="
fastqc processed_data/trimmed_data/*.fastq.gz -o processed_data/fastqc_filtered

# 过滤后质量汇总
echo "=== Generating MultiQC report for filtered data ==="
multiqc processed_data/fastqc_filtered -o processed_data/fastqc_filtered/multiqc_report

echo "=== Preprocessing completed successfully ==="

3. 基因组比对与定量分析

使用AutoDev生成比对与定量脚本：

生成RNA-seq数据分析脚本，包含：
1. 使用STAR进行基因组比对
2. 生成比对统计报告
3. 使用featureCounts进行基因表达定量

AutoDev生成脚本 02_align_quantify.sh：

#!/bin/bash
set -euo pipefail

# 参考基因组索引目录（请根据实际情况修改）
GENOME_INDEX_DIR="/ref_genome/hg38/star_index"
GTF_FILE="/ref_genome/hg38/annotation/gencode.v38.annotation.gtf"

# 创建输出目录
mkdir -p processed_data/aligned_data processed_data/counts

# 基因组比对
echo "=== Aligning reads to genome with STAR ==="
for sample in control1 control2 control3 treat1 treat2 treat3; do
    echo "Aligning $sample..."
    STAR --runMode alignReads \
         --genomeDir ${GENOME_INDEX_DIR} \
         --readFilesIn processed_data/trimmed_data/${sample}_1_trimmed.fastq.gz \
                       processed_data/trimmed_data/${sample}_2_trimmed.fastq.gz \
         --outFileNamePrefix processed_data/aligned_data/${sample}_ \
         --runThreadN 12 \
         --outSAMtype BAM SortedByCoordinate \
         --quantMode GeneCounts \
         --sjdbGTFfile ${GTF_FILE} \
         --sjdbOverhang 100
done

# 生成比对统计报告
echo "=== Generating alignment statistics ==="
for bamfile in processed_data/aligned_data/*.bam; do
    samtools flagstat $bamfile > ${bamfile%.bam}_flagstat.txt
done

# 使用featureCounts进行基因表达定量
echo "=== Quantifying gene expression with featureCounts ==="
featureCounts -T 12 \
              -a ${GTF_FILE} \
              -o processed_data/counts/gene_counts.txt \
              -t exon \
              -g gene_id \
              processed_data/aligned_data/*.bam

# 整理计数结果
echo "=== Processing count matrix ==="
cut -f1,7- processed_data/counts/gene_counts.txt > processed_data/counts/expression_matrix.txt

echo "=== Alignment and quantification completed successfully ==="

4. 差异表达分析与可视化

使用AutoDev生成R分析脚本：

生成RNA-seq差异表达分析R脚本，要求：
1. 使用DESeq2进行差异表达分析
2. 设置padj<0.05, |log2FC|>1为显著差异基因
3. 生成火山图、热图和PCA图
4. 进行GO和KEGG富集分析

AutoDev生成完整的分析脚本 03_diff_expression.R：

# 加载所需库
library(DESeq2)
library(ggplot2)
library(pheatmap)
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
library(ggrepel)
library(factoextra)

# 设置工作目录
setwd(".")

# 读取表达矩阵和样本信息
count_data <- read.table("processed_data/counts/expression_matrix.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)
sample_info <- read.csv("sample_info.csv", row.names=1)

# 确保样本顺序一致
sample_info <- sample_info[colnames(count_data), ]

# 创建DESeq2对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = count_data,
                              colData = sample_info,
                              design = ~ group)

# 过滤低表达基因
keep <- rowSums(counts(dds) >= 10) >= 3
dds <- dds[keep, ]

# 差异表达分析
dds <- DESeq(dds)

# 获取处理组vs对照组的差异结果
res <- results(dds, contrast = c("group", "treatment", "control"))

# 设置显著性阈值
res_significant <- subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1)

# 保存差异表达基因结果
write.csv(as.data.frame(res_significant), "results/diff_expression_results.csv")

# 数据标准化（用于可视化）
vsd <- vst(dds, blind = FALSE)

# 1. 火山图
pdf("results/volcano_plot.pdf", width=10, height=8)
ggplot(as.data.frame(res), aes(x=log2FoldChange, y=-log10(padj))) +
  geom_point(aes(color=padj<0.05 & abs(log2FoldChange)>1), alpha=0.7) +
  scale_color_manual(values=c("gray50", "red")) +
  geom_vline(xintercept=c(-1,1), linetype="dashed", color="gray30") +
  geom_hline(yintercept=-log10(0.05), linetype="dashed", color="gray30") +
  labs(title="Volcano Plot of Differential Expression",
       x="log2(Fold Change)", y="-log10(Adjusted p-value)", color="Significant") +
  theme_minimal() +
  geom_text_repel(data=subset(res, padj<0.01 & abs(log2FoldChange)>2),
                  aes(label=rownames(subset(res, padj<0.01 & abs(log2FoldChange)>2))),
                  max.overlaps=10)
dev.off()

# 2. 热图 - 样本聚类
pdf("results/sample_clustering_heatmap.pdf", width=10, height=8)
sample_dist <- dist(t(assay(vsd)))
pheatmap(as.matrix(sample_dist), 
         annotation_col=sample_info[, "group", drop=FALSE],
         main="Sample Clustering Heatmap")
dev.off()

# 3. PCA分析
pdf("results/pca_plot.pdf", width=10, height=8)
pca_data <- prcomp(t(assay(vsd)), scale. = FALSE)
fviz_pca_ind(pca_data,
             geom.ind = "point",
             col.ind = sample_info$group,
             addEllipses = TRUE,
             legend.title = "Group",
             title = "PCA of RNA-seq Samples")
dev.off()

# 4. GO富集分析
sig_genes <- rownames(res_significant)
entrez_ids <- mapIds(org.Hs.eg.db, keys=sig_genes, keytype="ENSEMBL", column="ENTREZID")
entrez_ids <- entrez_ids[!is.na(entrez_ids)]

go_enrich <- enrichGO(gene = entrez_ids,
                      OrgDb = org.Hs.eg.db,
                      keyType = "ENTREZID",
                      ont = "BP",
                      pAdjustMethod = "fdr",
                      qvalueCutoff = 0.05)

pdf("results/go_enrichment.pdf", width=12, height=10)
dotplot(go_enrich, showCategory=20, title="GO Biological Process Enrichment")
dev.off()

# 5. KEGG富集分析
kegg_enrich <- enrichKEGG(gene = entrez_ids,
                          organism = "hsa",
                          pvalueCutoff = 0.05)

pdf("results/kegg_enrichment.pdf", width=12, height=10)
dotplot(kegg_enrich, showCategory=20, title="KEGG Pathway Enrichment")
dev.off()

cat("=== Differential expression analysis completed successfully ===\n")
cat("Number of significantly differentially expressed genes:", nrow(res_significant), "\n")

5. 构建完整分析流程

使用AutoDev创建主流程脚本：

生成主流程控制脚本，要求：
1. 依次运行预处理、比对定量和差异分析
2. 记录每个步骤的运行时间
3. 生成完整的分析报告
4. 支持 resume 模式（跳过已完成步骤）

AutoDev生成主流程脚本 run_analysis.sh：

#!/bin/bash
set -euo pipefail

# 记录开始时间
START_TIME=$(date +%s)
LOG_FILE="analysis_log.txt"

# 创建结果目录
mkdir -p results logs

# 日志函数
log() {
    echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" | tee -a $LOG_FILE
}

# 检查步骤是否已完成
check_completed() {
    local step=$1
    if [ -f "results/${step}_completed.txt" ]; then
        log "Step $step already completed. Skipping..."
        return 0
    else
        return 1
    fi
}

# 标记步骤完成
mark_completed() {
    local step=$1
    touch "results/${step}_completed.txt"
    log "Step $step completed successfully."
}

log "=== Starting RNA-seq analysis pipeline ==="

# 步骤1: 数据预处理
if check_completed "preprocessing"; then
    true  # 空操作，跳过步骤
else
    log "=== Starting preprocessing step ==="
    STEP_START=$(date +%s)
    ./01_preprocess.sh > logs/preprocess.log 2>&1
    STEP_END=$(date +%s)
    log "Preprocessing completed in $((STEP_END - STEP_START)) seconds"
    mark_completed "preprocessing"
fi

# 步骤2: 基因组比对与定量
if check_completed "alignment"; then
    true  # 空操作，跳过步骤
else
    log "=== Starting alignment and quantification step ==="
    STEP_START=$(date +%s)
    ./02_align_quantify.sh > logs/align_quantify.log 2>&1
    STEP_END=$(date +%s)
    log "Alignment completed in $((STEP_END - STEP_START)) seconds"
    mark_completed "alignment"
fi

# 步骤3: 差异表达分析
if check_completed "diff_expression"; then
    true  # 空操作，跳过步骤
else
    log "=== Starting differential expression analysis ==="
    STEP_START=$(date +%s)
    Rscript 03_diff_expression.R > logs/diff_expression.log 2>&1
    STEP_END=$(date +%s)
    log "Differential expression analysis completed in $((STEP_END - STEP_START)) seconds"
    mark_completed "diff_expression"
fi

# 生成最终报告
log "=== Generating final analysis report ==="
Rscript -e "rmarkdown::render('report_template.Rmd', output_file='results/final_analysis_report.html')"

# 计算总运行时间
END_TIME=$(date +%s)
TOTAL_TIME=$((END_TIME - START_TIME))
HOURS=$((TOTAL_TIME / 3600))
MINUTES=$(( (TOTAL_TIME % 3600) / 60 ))
SECONDS=$((TOTAL_TIME % 60))

log "=== RNA-seq analysis pipeline completed successfully ==="
log "Total runtime: ${HOURS}h ${MINUTES}m ${SECONDS}s"
log "Final report: results/final_analysis_report.html"

高级应用：自定义生物信息学Agent

AutoDev的强大之处在于支持创建领域特定的AI Agent。以下是为基因结构预测任务创建自定义Agent的示例：

1. 创建DevIns Agent脚本

新建文件 gene_prediction.agent.devin：

// 基因结构预测Agent
// 描述: 基于RNA-seq数据进行基因结构预测和可变剪接分析

// 定义输入参数
<|InputParameters|>
{
  "genome_assembly": "str, required: 参考基因组版本",
  "rnaseq_bam": "str, required: RNA-seq比对BAM文件路径",
  "output_dir": "str, default: 'gene_prediction_results'",
  "min_transcripts": "int, default: 5, 最小转录本支持数"
}
<|InputParameters|>

// 定义分析流程
<|Workflow|>
1. 使用StringTie组装转录本
2. 使用Cuffmerge合并转录本
3. 使用Cuffcompare与参考注释比较
4. 筛选高可信度新转录本
5. 功能注释与GO富集分析
<|Workflow|>

// 生成分析脚本
/write:gene_prediction_pipeline.sh

```bash
#!/bin/bash
set -euo pipefail

# 基因结构预测流程
# 参数: 
#   $1: 参考基因组版本
#   $2: RNA-seq比对BAM文件
#   $3: 输出目录
#   $4: 最小转录本支持数

GENOME_VERSION="$1"
BAM_FILE="$2"
OUTPUT_DIR="${3:-gene_prediction_results}"
MIN_TRANSCRIPTS="${4:-5}"

# 参考基因组索引路径 (根据实际情况修改)
GENOME_INDEX="/ref_genomes/${GENOME_VERSION}/genome"
ANNOTATION_FILE="/ref_genomes/${GENOME_VERSION}/annotation.gtf"

# 创建输出目录
mkdir -p ${OUTPUT_DIR}/{stringtie, cuffmerge, cuffcompare, functional_annotation}

# Step 1: 使用StringTie组装转录本
echo "=== Running StringTie transcript assembly ==="
stringtie ${BAM_FILE} \
  -G ${ANNOTATION_FILE} \
  -o ${OUTPUT_DIR}/stringtie/assembled_transcripts.gtf \
  -p 12 \
  -f 0.05 \
  -j 5 \
  -c 5

# Step 2: 使用Cuffmerge合并转录本
echo "=== Merging transcripts with Cuffmerge ==="
echo ${OUTPUT_DIR}/stringtie/assembled_transcripts.gtf > ${OUTPUT_DIR}/cuffmerge/assembly_list.txt
cuffmerge -o ${OUTPUT_DIR}/cuffmerge/merged \
  -g ${ANNOTATION_FILE} \
  -s ${GENOME_INDEX} \
  ${OUTPUT_DIR}/cuffmerge/assembly_list.txt

# Step 3: 与参考注释比较
echo "=== Comparing with reference annotation ==="
cuffcompare -r ${ANNOTATION_FILE} \
  -o ${OUTPUT_DIR}/cuffcompare/comparison \
  ${OUTPUT_DIR}/cuffmerge/merged/merged.gtf

# Step 4: 筛选高可信度新转录本
echo "=== Filtering novel transcripts ==="
awk '
  $12 == "class_code \"u\"" && $10 >= '${MIN_TRANSCRIPTS}' {
    print $0
  }' ${OUTPUT_DIR}/cuffcompare/comparison.annotated.gtf \
  > ${OUTPUT_DIR}/cuffcompare/novel_transcripts.gtf

# Step 5: 功能注释
echo "=== Performing functional annotation ==="
transdecoder.LongOrfs -t ${OUTPUT_DIR}/cuffcompare/novel_transcripts.gtf
transdecoder.Predict -t ${OUTPUT_DIR}/cuffcompare/novel_transcripts.gtf

# 提取编码序列
extract_longest_orfs.pl -t ${OUTPUT_DIR}/cuffcompare/novel_transcripts.gtf \
  > ${OUTPUT_DIR}/functional_annotation/cds_sequences.fasta

# BLASTX比对
blastx -query ${OUTPUT_DIR}/functional_annotation/cds_sequences.fasta \
  -db nr \
  -out ${OUTPUT_DIR}/functional_annotation/blastx_results.txt \
  -evalue 1e-10 \
  -num_threads 8 \
  -outfmt 6

echo "=== Gene prediction completed successfully ==="
echo "Novel transcripts: ${OUTPUT_DIR}/cuffcompare/novel_transcripts.gtf"
echo "Functional annotation: ${OUTPUT_DIR}/functional_annotation/blastx_results.txt"


// 执行分析流程
/execute:bash gene_prediction_pipeline.sh {genome_assembly} {rnaseq_bam} {output_dir} {min_transcripts}

// 生成分析报告
/generate_report:
  title="基因结构预测与新转录本分析报告"
  sections=["数据摘要", "转录本组装质量", "新转录本统计", "功能注释结果"]
  format="html"
  output_path="{output_dir}/analysis_report.html"

2. 运行自定义Agent

在AutoDev中执行：

// 加载基因预测Agent
/load_agent:gene_prediction.agent.devin

// 设置参数并运行
/run_agent:
  genome_assembly="hg38"
  rnaseq_bam="processed_data/aligned_data/treat1_Aligned.sortedByCoord.out.bam"
  output_dir="brca_gene_prediction"
  min_transcripts=10

AutoDev将自动执行完整的基因结构预测流程，并生成交互式HTML报告。

性能优化与最佳实践

计算资源优化

AutoDev能根据项目需求自动优化计算资源配置：

mermaid

图4：典型生物信息学分析的计算资源分配

针对不同规模数据的资源配置建议：

数据规模	CPU核心数	内存	存储需求	预计运行时间
单样本RNA-seq (50M reads)	8-12	32GB	100GB	4-6小时
10样本全外显子组	16-24	64GB	500GB	1-2天
全基因组测序 (30x)	24-32	128GB	2TB	3-5天

可重复研究实现

利用AutoDev生成Dockerfile和Singularity容器配置，确保分析可重复性：

# AutoDev生成的生物信息学分析容器
FROM continuumio/miniconda3:4.12.0

LABEL maintainer="Bioinformatics Core Facility"
LABEL description="RNA-seq analysis pipeline with STAR, DESeq2, and StringTie"

# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    zlib1g-dev \
    libncurses5-dev \
    libbz2-dev \
    liblzma-dev \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 创建conda环境
COPY environment.yml .
RUN conda env create -f environment.yml && conda clean -a

# 设置环境变量
ENV PATH="/opt/conda/envs/rnaseq/bin:$PATH"

# 复制分析脚本
COPY *.sh /opt/pipeline/
RUN chmod +x /opt/pipeline/*.sh

# 设置工作目录
WORKDIR /data

# 入口点
CMD ["/opt/pipeline/run_analysis.sh"]

常见问题与解决方案

1. 工具版本兼容性问题

问题：不同版本的STAR比对结果不一致，导致下游分析差异。

AutoDev解决方案：

生成工具版本锁定脚本，确保所有分析使用固定版本

#!/bin/bash
# 生物信息学工具版本锁定安装脚本

# 使用conda安装固定版本工具
conda create -n bio_tools -y \
  star=2.7.10b \
  hisat2=2.2.1 \
  stringtie=2.2.1 \
  deseq2=1.36.0 \
  fastqc=0.11.9 \
  multiqc=1.12 \
  samtools=1.15.1 \
  bwa=0.7.17 \
  bowtie2=2.4.5 \
  r=4.2.0 \
  bioconductor-deseq2=1.36.0 \
  bioconductor-clusterprofiler=4.4.4

# 记录版本信息
conda env export -n bio_tools > environment_frozen.yml

2. 大规模数据集处理效率

问题：处理50+样本的RNA-seq数据时，标准流程耗时过长。

AutoDev解决方案：

生成并行化分析脚本，使用GNU Parallel加速处理

#!/bin/bash
set -euo pipefail

# 并行化RNA-seq预处理脚本
# 使用GNU Parallel处理多个样本

SAMPLES_FILE="samples.txt"  # 每行一个样本ID
THREADS=12                  # 总线程数
PER_SAMPLE_THREADS=4        # 每个样本使用的线程数

# 计算可并行处理的样本数
PARALLEL_JOBS=$((THREADS / PER_SAMPLE_THREADS))

# 使用GNU Parallel并行处理样本
cat $SAMPLES_FILE | parallel -j $PARALLEL_JOBS \
  ./process_single_sample.sh {} $PER_SAMPLE_THREADS

echo "All samples processed successfully"

3. 参考基因组管理

问题：不同项目需要不同版本的参考基因组，管理混乱。

AutoDev解决方案：

生成参考基因组管理脚本，自动下载和索引常用基因组

#!/bin/bash
# 参考基因组自动下载和索引脚本

# 参数: 基因组版本 (hg38, mm10, dm6等)
GENOME_VERSION=$1
OUTPUT_DIR="/ref_genomes/${GENOME_VERSION}"

# 创建目录
mkdir -p ${OUTPUT_DIR}
cd ${OUTPUT_DIR}

# 根据基因组版本选择下载链接
case ${GENOME_VERSION} in
  hg38)
    # 人类hg38基因组
    FASTA_URL="https://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/hg38/bigZips/hg38.fa.gz"
    GTF_URL="https://ftp.ensembl.org/pub/current_gtf/homo_sapiens/Homo_sapiens.GRCh38.109.gtf.gz"
    ;;
  mm10)
    # 小鼠mm10基因组
    FASTA_URL="https://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/mm10/bigZips/mm10.fa.gz"
    GTF_URL="https://ftp.ensembl.org/pub/current_gtf/mus_musculus/Mus_musculus.GRCm39.109.gtf.gz"
    ;;
  *)
    echo "Unsupported genome version: ${GENOME_VERSION}"
    exit 1
    ;;
esac

# 下载FASTA文件
echo "Downloading ${GENOME_VERSION} genome..."
wget -c ${FASTA_URL} -O genome.fa.gz
gunzip genome.fa.gz

# 下载GTF注释文件
echo "Downloading ${GENOME_VERSION} annotation..."
wget -c ${GTF_URL} -O annotation.gtf.gz
gunzip annotation.gtf.gz

# 构建常用索引
echo "Building indexes..."

# BWA索引
bwa index genome.fa

# Bowtie2索引
bowtie2-build genome.fa genome

# STAR索引
mkdir -p star_index
STAR --runMode genomeGenerate \
     --genomeDir star_index \
     --genomeFastaFiles genome.fa \
     --sjdbGTFfile annotation.gtf \
     --sjdbOverhang 100 \
     --runThreadN 12

# Samtools索引
samtools faidx genome.fa

echo "=== Genome setup completed for ${GENOME_VERSION} ==="
echo "Location: ${OUTPUT_DIR}"

总结与未来展望

AutoDev通过以下核心能力彻底改变生物信息学研究方式：

领域专用代码生成：将生物信息学最佳实践编码为AI模型，生成高质量分析脚本
流程自动化：从数据输入到结果可视化的全流程自动化，减少90%的手动操作
可重复性保障：环境配置、工具版本、参数设置的标准化管理
团队协作增强：代码模板和分析流程的团队共享，提高协作效率

未来发展方向：

整合AlphaFold等蛋白质结构预测工具，实现从基因到功能的全链条分析
开发单细胞测序数据分析专用模块，支持10x Genomics等平台
引入深度学习模型自动优化分析参数，提高变异检测灵敏度
构建生物信息学知识图谱，实现智能实验设计和假设生成

通过AutoDev，生物信息学研究者可以将宝贵的时间和精力从繁琐的代码编写中解放出来，专注于解决真正重要的科学问题。立即访问项目仓库开始使用：

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附录：常用生物信息学代码模板

AutoDev内置以下生物信息学分析模板，可通过 /template 命令直接调用：

Variant Calling：全基因组变异检测流程
ChIP-seq：染色质免疫沉淀测序分析
Hi-C：染色体三维结构分析
scRNA-seq：单细胞RNA测序分析
Metagenomics：宏基因组分析流程
GWAS：全基因组关联分析

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考