BloClaw
Espacio de trabajo multiagente multimodal para controlar canalizaciones bioinformáticas y quimioinformáticas
BloClaw es un espacio de trabajo multiagente para investigación científica que resuelve problemas de control al ejecutar canalizaciones bioinformáticas y quimioinformáticas con LLM. Su protocolo de enrutamiento dual XML-Regex intermedia de forma fiable las llamadas a herramientas y garantiza respuestas estructuradas.
Los frameworks convencionales fallan con llamadas JSON frágiles y no extraen bien visualizaciones fuera del agente. BloClaw intercepta el estado del runtime Python y captura en tiempo real resultados de Plotly o Matplotlib, mostrándolos dentro de la interfaz sin abrir navegador externo.
Los investigadores pueden generar imágenes moleculares 2D con RDKit y predecir estructuras proteicas 3D con ESMFold localmente. La secuencia de una proteína diana produce un PDB y RDKit calcula propiedades fisicoquímicas de candidatos, todo en un entorno zero-trust sin filtrar datos sensibles a la nube.
💻 Requisitos del sistema
GPU NVIDIA con al menos 8 GB de VRAM; se recomiendan 12 GB o más para ESMFold local.
Al menos 10 GB, incluidos pesos de RDKit, ESMFold y otras herramientas.
⚡ Instalación
4-1. Inicio rápido
git clone https://github.com/qinheming/BIoClaw.git
cd BIoClaw && poetry install
4-2. Instalación detallada
poetry run python main.py
🧬 Casos de uso en biociencias
Renderizado 2D y cálculo de propiedades de candidatos
Llamar a RDKit desde BloClaw para analizar 1000 moléculas SMILES, generar imágenes 2D y cuantificar en menos de diez segundos su peso molecular (MW), LogP y otras propiedades para cribado virtual.
Predicción y visualización 3D con ESMFold
Ejecutar ESMFold con una herramienta de secuencias para predecir en unos 15 segundos la estructura de una proteína diana de 400 aa en una GPU y renderizar las coordenadas PDB en un gráfico 3D de Matplotlib para localizar el sitio activo.
Análisis de actividad biológica y gráficos dinámicos
Consultar IC50 en PubChem, organizar datos bibliográficos con RAG y generar un boxplot dinámico de Plotly mediante interceptación de Python para clasificar visualmente el 5 % superior de candidatos.
FAQ
¿Qué es BloClaw?
BloClaw es un espacio de trabajo multiagente para investigación científica que resuelve problemas de control al ejecutar canalizaciones bioinformáticas y quimioinformáticas con LLM. Su protocolo de enrutamiento dual XML-Regex intermedia de forma fiable las llamadas a herramientas y garantiza respuestas estructuradas. Los frameworks convencionales fallan con llamadas JSON frágiles y no extraen bien visualizaciones fuera del agente. BloClaw intercepta el estado del runtime Python y captura en tiempo real resultados de Plotly o Matplotlib, mostrándolos dentro de la interfaz sin abrir navegador externo. Los investigadores pueden generar imágenes moleculares 2D con RDKit y predecir estructuras proteicas 3D con ESMFold localmente. La secuencia de una proteína diana produce un PDB y RDKit calcula propiedades fisicoquímicas de candidatos, todo en un entorno zero-trust sin filtrar datos sensibles a la nube.
¿Cuándo debería usar BloClaw?
Espacio de trabajo multiagente multimodal para controlar canalizaciones bioinformáticas y quimioinformáticas
¿Cuál es un caso de uso biomédico de BloClaw?
Renderizado 2D y cálculo de propiedades de candidatos: Llamar a RDKit desde BloClaw para analizar 1000 moléculas SMILES, generar imágenes 2D y cuantificar en menos de diez segundos su peso molecular (MW), LogP y otras propiedades para cribado virtual.
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