BioClaw你的专属AI生信助手
部署在群聊中的AI生物信息学研究助手，支持序列比对、蛋白结构渲染、测序质控、文献检索等常见分析任务。
→ 快速开始
https://ivegotmagicbean.github.io/BioClaw-Page/zh.html#start
多平台支持
支持主流群聊平台一键接入
支持微信、飞书、企业微信、Discord、QQ等主流平台。
部署后即可在群聊中直接调用分析功能。
平台接口配置→
https://github.com/Runchuan-BU/BioClaw/blob/main/docs/CHANNELS.md
本地网页部署与日志追踪→
https://github.com/Runchuan-BU/BioClaw/blob/main/docs/DASHBOARD.md
微信WeChat
功能
常见生信分析，开箱即用
支持多种常见生物信息学分析场景，通过自然语言交互即可完成，无需编写代码。
🧬 工作区诊断
自动识别工作区文件，推荐最佳分析方案。
🔬 FastQC质控
对FASTQ文件运行FastQC，自动生成质控报告。
🔍 BLAST比对
输入蛋白序列，自动在NCBI nr数据库中进行比对。
📊 火山图
上传差异表达数据，自动绘制火山图并标注关键基因。
🧪 结构渲染
输入PDB ID，通过PyMOL渲染蛋白结构并返回图片。
📚 文献检索
检索PubMed文献，返回结构化的论文摘要信息。
⚗️ 氢键分析
可视化展示配体与蛋白质之间的氢键相互作用。
🎯 结合位点
展示配体5Å范围内的关键残基分布。
工具与技能
预置丰富的生信工具与分析模板
运行环境基Docker，预装了主流命令行工具和Python库。
内置25+个分析技能模板，支持自然语言直接调用。
分析技能
25+个分析技能，持续开发中
🚀 更多技能持续开发中
更多分析流程、数据库对接和可视化功能正在开发中，欢迎关注仓库获取最新进展。
架构
系统架构
基于NanoClaw框架构建，每个课题组运行在独立的Docker容器中，生信工具环境开箱即用。
核心引擎采用１个面向生物医学的自进化多模态Agent框架STELLA。
https://github.com/zaixizhang/STELLA
快速上手
快速部署
环境要求：Node.js 20+和Docker Desktop。支持Anthropic API与OpenRouter。
完整部署指南 →
https://github.com/Runchuan-BU/BioClaw#quick-start
引用
引用方式
BioClaw基于STELLA。如在研究中使用了BioClaw，请引用以下预印本。
📄 bioRxiv
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.07.01.662467v2
📑 arXiv 2507.02004
https://arxiv.org/abs/2507.02004
参考
https://ivegotmagicbean.github.io/BioClaw-Page/zh.html