Bio
Asistente local de investigación que explora datos biomédicos mediante conversación en lenguaje natural
Bio es un asistente de investigación de IA local-first para explorar y analizar datos biomédicos dispersos mediante diálogo natural. Integra en una sola interfaz búsquedas de artículos de PubMed, ensayos de ClinicalTrials.gov y etiquetas de medicamentos de la FDA, conectando bases fiables para razonar respuestas en tiempo real.
La investigación bioinformática tradicional exige copiar y procesar datos entre muchos portales, y enviar información sensible a LLM cloud supone riesgo de fuga. Bio admite runtimes offline como Ollama y LM Studio, manteniendo los datos dentro de la estación de trabajo o red del laboratorio.
Puede extraer de PubMed mecanismos de candidatos oncológicos y resumir requisitos de reclutamiento de ensayos fase III. En el sandbox aislado de Daytona genera y ejecuta código Python para curvas de supervivencia Kaplan-Meier y cálculos farmacocinéticos a partir de solicitudes en lenguaje natural.
💻 Requisitos del sistema
Se recomiendan 6-12 GB de VRAM para LLM local; CPU posible pero lento.
~500 MB, más 4-10 GB por modelo LLM local descargado.
⚡ Instalación
4-1. Inicio rápido
git clone https://github.com/yorkeccak/bio.git && cd bio && pnpm install && cp .env.example .env.local
4-2. Instalación detallada
git clone https://github.com/yorkeccak/bio.git
cd bio
pnpm install
# Configurar .env.local: NEXT_PUBLIC_APP_MODE=self-hosted
# VALYU_API_KEY=your-valyu-api-key
# DAYTONA_API_KEY=your-daytona-api-key
# DAYTONA_API_URL=https://api.daytona.io
# OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
pnpm dev
🧬 Casos de uso en biociencias
Aplicación práctica
Bio es un asistente de investigación de IA local-first para explorar y analizar datos biomédicos dispersos mediante diálogo natural. Integra en una sola interfaz búsquedas de artículos de PubMed, ensayos de ClinicalTrials.gov y etiquetas de medicamentos de la FDA, conectando bases fiables para razonar respuestas en tiempo real.
La investigación bioinformática tradicional exige copiar y procesar datos entre muchos portales, y enviar información sensible a LLM cloud supone riesgo de fuga. Bio admite runtimes offline como Ollama y LM Studio, manteniendo los datos dentro de la estación de trabajo o red del laboratorio.
Puede extraer de PubMed mecanismos de candidatos oncológicos y resumir requisitos de reclutamiento de ensayos fase III. En el sandbox aislado de Daytona genera y ejecuta código Python para curvas de supervivencia Kaplan-Meier y cálculos farmacocinéticos a partir de solicitudes en lenguaje natural.
FAQ
¿Qué es Bio?
Bio es un asistente de investigación de IA local-first para explorar y analizar datos biomédicos dispersos mediante diálogo natural. Integra en una sola interfaz búsquedas de artículos de PubMed, ensayos de ClinicalTrials.gov y etiquetas de medicamentos de la FDA, conectando bases fiables para razonar respuestas en tiempo real. La investigación bioinformática tradicional exige copiar y procesar datos entre muchos portales, y enviar información sensible a LLM cloud supone riesgo de fuga. Bio admite runtimes offline como Ollama y LM Studio, manteniendo los datos dentro de la estación de trabajo o red del laboratorio. Puede extraer de PubMed mecanismos de candidatos oncológicos y resumir requisitos de reclutamiento de ensayos fase III. En el sandbox aislado de Daytona genera y ejecuta código Python para curvas de supervivencia Kaplan-Meier y cálculos farmacocinéticos a partir de solicitudes en lenguaje natural.
¿Cuándo debería usar Bio?
Asistente local de investigación que explora datos biomédicos mediante conversación en lenguaje natural
¿Cuál es un caso de uso biomédico de Bio?
Aplicación práctica: Bio es un asistente de investigación de IA local-first para explorar y analizar datos biomédicos dispersos mediante diálogo natural. Integra en una sola interfaz búsquedas de artículos de PubMed, ensayos de ClinicalTrials.gov y etiquetas de medicamentos de la FDA, conectando bases fiables para razonar respuestas en tiempo real. La investigación bioinformática tradicional exige copiar y procesar datos entre muchos portales, y enviar información sensible a LLM cloud supone riesgo de fuga. Bio admite runtimes offline como Ollama y LM Studio, manteniendo los datos dentro de la estación de trabajo o red del laboratorio. Puede extraer de PubMed mecanismos de candidatos oncológicos y resumir requisitos de reclutamiento de ensayos fase III. En el sandbox aislado de Daytona genera y ejecuta código Python para curvas de supervivencia Kaplan-Meier y cálculos farmacocinéticos a partir de solicitudes en lenguaje natural.
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