Single-Cell Analysis Copilot
Analiza datos de scRNA-seq de principio a fin — QC, clustering, anotación, trayectoria — sin gestionar pipelines.
El Flujo de Trabajo
Cada paso produce una figura — violin plots de QC, embeddings UMAP, heatmaps de marcadores — para que siempre veas qué pasó y por qué.
| Paso | Qué Hace |
|---|---|
| Ingesta de Datos | Carga matrices de conteo y metadatos celulares |
| Control de Calidad | Filtra células por contenido mitocondrial, conteo de genes, detección de dobletes |
| Normalización | Log-normalización y selección de genes altamente variables |
| Corrección de Lote | Se aplica solo cuando se detectan efectos de lote — se omite si no es necesario |
| Reducción de Dimensionalidad | PCA seguido de embedding UMAP |
| Clustering | Detección de comunidades Leiden con resolución ajustable |
| Anotación de Tipos Celulares | Anotación basada en marcadores con citas de la literatura |
| Análisis de Trayectoria | Ordenamiento por pseudotiempo para rastrear transiciones de estado celular |
Cómo Se Construyó
"Build a single-cell RNA-seq analysis copilot. Walks through QC, clustering, annotation, differential expression. Use Scanpy. Validate on PBMC 3k as a test case. Every step should produce a figure."
MorphMind creó el pipeline completo de 8 pasos y lo validó de principio a fin en un dataset real antes de que el usuario ejecutara sus propios datos.
Por Qué Funciona Mejor Que un Chatbot
Pídele a un chatbot que "analice tus datos de célula única" y obtienes un script de Scanpy. Cópialo, ejecútalo, depúralo — y si el clustering se ve mal, empieza de nuevo. Ese es el problema:
- La corrección de lote se ejecutó cuando no debía — pero no puedes saberlo porque el chatbot te dio un script monolítico. ¿Fue la normalización? ¿La corrección? ¿El parámetro de resolución? Tendrías que agregar declaraciones de impresión y volver a ejecutar todo.
- Las anotaciones de tipos celulares se ven mal — pero el QC y el clustering estaban bien. En un chatbot de pipeline, vuelves a ejecutar todo. Aquí, vuelves a ejecutar solo el paso de anotación con diferentes marcadores.
- Le dijiste "usa siempre Leiden en vez de Louvain" la semana pasada — y hoy usó Louvain de nuevo. Los chatbots no conservan tus preferencias. Un agente con flujo de trabajo recuerda: tus algoritmos preferidos, tus umbrales de calidad, las convenciones de nomenclatura de tu laboratorio.
| El Problema | Enfoque de Flujo de Trabajo |
|---|---|
| Un script — si el clustering está mal, vuelve a ejecutar todo | Cada paso es independiente — vuelve a ejecutar solo el clustering |
| Sin forma de saber dónde está el error | Cada paso produce una figura para inspección |
| Olvida tus parámetros preferidos cada sesión | Las reglas persisten: "si silhouette < 0.3, reajustar resolución" |
| La corrección de lote siempre se ejecuta | Condicional: solo cuando se detecta y es biológicamente inapropiada |
Prompts de Ejemplo
Upload my 10X count matrix. What cell types are present?
Are there batch effects across my donors? If so, correct them and re-cluster.
Show me the top marker genes for each cluster and annotate the cell types.
Run trajectory analysis — how do cells transition from progenitor to mature state?
Preguntas Frecuentes
¿Puede la IA hacer análisis de scRNA-seq?
Sí. Este agente ejecuta un pipeline completo basado en Scanpy — QC, normalización, clustering, anotación y trayectoria — con cada paso produciendo resultados visuales. Maneja datasets reales como PBMC 3k sin configuración adicional.
¿Es confiable la anotación de tipos celulares generada por IA?
El agente usa anotación basada en marcadores con citas de la literatura — cada etiqueta enlaza a evidencia de respaldo. Una verificación de validación separada cruza las anotaciones contra bases de datos conocidas de tipos celulares para señalar llamadas inciertas.
¿Qué es un pipeline automatizado de scRNA-seq?
Un sistema que ejecuta el flujo de trabajo estándar de análisis de célula única (filtrado, normalización, clustering, anotación) sin requerir que el usuario escriba o depure código. Este agente agrega la capacidad de control: puedes ajustar los parámetros de cualquier paso a través de la conversación y los cambios persisten.