Dayhoff
Framework bioinformático autónomo multiagente para biología computacional y salud pública.
Dayhoff es un framework bioinformático autónomo multiagente para aplicaciones de biología computacional y salud pública, publicado por Humanitarians AI en mayo de 2026. Distribuye tareas heterogéneas —desde análisis de secuencias hasta vigilancia epidemiológica de aguas residuales— entre seis capas de agentes especializados bajo una capa de coordinación central. Integra señales multimodales como secuencias genómicas y espectros Raman para diseñar proteínas y predecir rutas de propagación de patógenos.
Las herramientas de predicción estructural, dinámica molecular y epidemiología de aguas residuales suelen estar fragmentadas y exigir conversiones manuales. Dayhoff incorpora Cross-Agent Validation y asignación dinámica de recursos para detectar y corregir conflictos entre agentes. Orquesta módulos como PredictaBio y RAMAN Effect en una canalización integrada desde diseño genético hasta vigilancia de salud pública.
Al recibir datos de espectroscopia Raman mejorada en superficie (SERS) de plantas de tratamiento, el agente Raman puede detectar patógenos y activar agentes de modelado molecular y genómico para diseñar candidatos de secuencias de anticuerpos dirigidos a sus sitios de unión. La colaboración distribuida puede acortar la identificación de biomarcadores y el diseño inicial de vacunas. Los resultados requieren validación experimental y epidemiológica.
💻 Requisitos del sistema
Se recomiendan 8 GB o más para generación estructural de PredictaBio e inferencia CNN/Transformer Raman; CPU funciona con menor velocidad
Al menos 10 GB (2 GB para el framework y 8 GB o más para modelos modulares y conjuntos de datos)
⚡ Instalación
4-1. Inicio rápido
git clone https://github.com/Humanitariansai/Dayhoff.git && cd Dayhoff && pip install -r requirements.txt
4-2. Instalación detallada
1. Clonar el repositoriogit clone https://github.com/Humanitariansai/Dayhoff.git cd Dayhoff
2. Crear y activar un entorno virtual Pythonpython3 -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
3. Instalar dependenciaspip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt
4. Inicializar el framework y comprobar agentespython3 -m core.orchestrator --check-agents
🧬 Casos de uso en biociencias
Vigilancia epidemiológica de aguas residuales mediante SERS
Decodificar en tiempo real espectros de plantas urbanas con el agente RAMAN Effect para detectar variantes patógenas y rastrear su propagación.
Diseño inverso de proteínas y variantes
Conectar PredictaBio para generar proteínas dirigidas a un antígeno mediante IA generativa y optimizar su estabilidad de plegamiento.
Canalización bioinformática autónoma multiagente
Automatizar cribado genómico, síntesis de literatura clínica y pruebas bioestadísticas mediante orquestación de múltiples agentes.
FAQ
¿Qué es Dayhoff?
Dayhoff es un framework bioinformático autónomo multiagente para aplicaciones de biología computacional y salud pública, publicado por Humanitarians AI en mayo de 2026. Distribuye tareas heterogéneas —desde análisis de secuencias hasta vigilancia epidemiológica de aguas residuales— entre seis capas de agentes especializados bajo una capa de coordinación central. Integra señales multimodales como secuencias genómicas y espectros Raman para diseñar proteínas y predecir rutas de propagación de patógenos. Las herramientas de predicción estructural, dinámica molecular y epidemiología de aguas residuales suelen estar fragmentadas y exigir conversiones manuales. Dayhoff incorpora Cross-Agent Validation y asignación dinámica de recursos para detectar y corregir conflictos entre agentes. Orquesta módulos como PredictaBio y RAMAN Effect en una canalización integrada desde diseño genético hasta vigilancia de salud pública. Al recibir datos de espectroscopia Raman mejorada en superficie (SERS) de plantas de tratamiento, el agente Raman puede detectar patógenos y activar agentes de modelado molecular y genómico para diseñar candidatos de secuencias de anticuerpos dirigidos a sus sitios de unión. La colaboración distribuida puede acortar la identificación de biomarcadores y el diseño inicial de vacunas. Los resultados requieren validación experimental y epidemiológica.
¿Cuándo debería usar Dayhoff?
Framework bioinformático autónomo multiagente para biología computacional y salud pública.
¿Cuál es un caso de uso biomédico de Dayhoff?
Vigilancia epidemiológica de aguas residuales mediante SERS: Decodificar en tiempo real espectros de plantas urbanas con el agente RAMAN Effect para detectar variantes patógenas y rastrear su propagación.
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