元空AI Science 上线：一站搞定科研任务+论文/实验文档的通用科研智能实验台

元空AI Science正式上线！元空ChatExcel再增新成员，打开网址即可启智能科研之旅~

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作为通用科研智能实验台，元空AI Science全力助力科研工作：

选题阶段：查阅资料、梳理依据、激发研究构想

实验阶段：设计实验方案、分析数据、核查结果

成果阶段：制作图表、整理报告、撰写并润色论文

从想法到成果，一步不落——元空AI Science让研究者专注科学本身，探索更多可能，让科学设想更快走向验证与成果。

01

智能科研任务执行

让科学实验变得简单高效

元空AI Science可协助完成生存分析、单细胞注释、蛋白质设计等复杂科研任务：从整理数据、选择分析方法，到解释结果、生成图表和报告，全程助力科研人员稳步推进研究。系统还能根据数据特点调整分析策略，帮助研究人员捕捉有价值的线索、甄别值得深入验证的方案，为后续实验奠定扎实依据。

生存分析：找出生存相关因素，识别不同风险的患者群体

肿瘤研究中，研究人员需要分析出哪些因素与患者生存相关，进一步判断：哪些变量真正具有较强的生存预测价值，能否据此识别不同风险水平的患者群体？

围绕这一问题，元空AI Science对患者临床数据进行清洗与统计分析，并结合研究目标完成变量比较、风险因素识别和生存模型分析。

分析结果显示，在当前数据集中，年龄和病理分期与患者生存存在明显关联，其中病理分期表现出更强的影响。

（高、低风险组Kaplan-Meier生存曲线）

进一步地，系统基于分析结果将 899 例患者划分为高、低风险组。结果显示，两组患者的死亡事件率分别为 9.7% 和 3.5%，Kaplan-Meier生存曲线出现明显分离，使不同风险患者之间的生存差异更加直观。

（生存分析案例）

通过这一过程，元空AI Science从原始临床数据出发，逐步完成风险因素识别、患者分层与生存结果可视化，帮助研究人员更快地发现值得进一步验证的临床规律。

单细胞转录组测序细胞注释分析基因表达特征，识别细胞类型

单细胞分析的难点并不只是把细胞“分成几类”，而是如何在复杂数据中选择合理的质控与聚类策略，并为不同细胞群体找到可信的生物学身份。

在这个案例中，元空AI Science使用Scanpy对 7,495 个心脏细胞和 51,474 个基因进行分析，按照质量控制、数据处理、降维聚类、标记基因分析和细胞类型注释的流程逐步推进。

在分析过程中，系统发现，如果直接采用常规质控阈值，会误删超过92%的细胞。面对这一异常结果，AI 没有简单沿用默认参数，而是结合心肌组织和测序方法的特点重新调整质控策略，最终保留了7,185个有效细胞。

（分类细胞群体）

随后，系统进一步比较了8种聚类方案，并结合标记基因证据完成细胞类型注释，识别出心房与心室心肌细胞、内皮细胞、成纤维细胞、巨噬细胞等7类主要细胞群体；对于证据不足的细胞，则保留为“未定类群”，避免为了得到完整分类而进行过度判断。

（单细胞案例）

最终，元空AI Science将整个分析过程整理为一份完整的PDF报告，包含研究背景、分析方法、主要结果、结论及全部关键图表。这一案例证明：元空 AI Science 不止于执行固定分析流程——遇到异常结果，它能根据数据特征调整策略，并将分析过程沉淀为可核查、可推进的研究成果。

Binder设计：围绕目标蛋白筛选候选分子，为后续实验验证提供依据

Binder设计的目标，是从大量可能的蛋白序列中找到能够特异性识别目标蛋白的候选分子。但真正的难点是如何围绕目标结合区域进行设计，并从大量候选中筛选出更值得进入下一步验证的分子。

在这个案例中，元空AI Science围绕 PCSK9 与 LDLR 相互作用的关键区域开展Binder设计，并从 100 条候选序列中进一步筛选出3个表现较好的候选Binder。

（蛋白质模型）

结构预测结果显示，这 3 个候选分子均覆盖约 77% 的目标表位，并在预测结合界面中形成盐桥、氢键和疏水相互作用，提示它们具有占据 PCSK9 与 LDLR 关键结合区域的潜力。

在此基础上，系统进一步整理候选序列、预测结合界面、关键相互作用、分析代码和数据图表，并生成完整 PDF 报告，为后续结构验证与实验测试提供研究起点。

（binder设计案例报告）

整个过程将一个开放式的蛋白设计目标，逐步转化为一组具有明确结构依据、可以继续验证的候选方案，使研究人员能够把更多精力放在候选判断、实验设计与后续验证上。

02

科研知识与成果生产

让研究过程可追溯、可复现、可沉淀

元空AI Science将文献整合、数据分析、图表生成与论文写作连接起来，帮助研究人员从原始资料快速形成来源可追溯、分析可复现、内容可修改的专业报告与科研论文。

多源文献整合：建立可追溯的科研认知体系

面对持续增长的论文和专业数据库，研究人员只需用自然语言描述研究目标，元空AI Science即可完成文献检索、来源追溯、信息筛选、观点对比和研究脉络梳理。

（智能检索与梳理）

分散的研究成果整合为结构化的文献综述，帮助研究人员快速掌握领域进展、关键争议与潜在研究方向。

比如说这里，我们让元空AI Science调查CD19 CAR-T治疗后，为什么有些患者能够长期缓解，而有些患者会再次复发。

系统会先确定研究范围和文献筛选标准，从大量资料中选出33项重要研究，提取55条关键证据，再从不同角度进行对比和综合分析。

（论文检索实例）

最终，元空AI Science会给出有证据支持的结论。每一项结论都能追溯到原始论文及其具体出处，方便研究人员随时核查。

研究人员得到的不再只是零散的论文摘要，而是一套来源清楚、逻辑完整、可以验证的研究结论。

可复现图表：完整还原每一步分析过程

元空AI Science能够根据分析结果自动生成专业科研图表，并完整保留数据处理、统计分析和图表绘制过程中使用的全部代码，以及输入数据、运行环境和生成记录，确保结果可追溯、可验证、可复现。

（图片生成代码）

研究人员还可以通过自然语言调整配色、图表类型、坐标轴和版式，系统会同步更新相关代码与图表，大幅减少重复编程和手动修改的工作量。

报告与论文协作：加速科研成果沉淀与传播

研究人员可以上传实验室现有的报告模板或文档样例，让元空AI Science识别并适配其结构、格式与写作规范。系统能够结合文献、实验数据、分析结果和图表，自动生成符合实验室要求的专业报告，并保留数据来源、引用依据和分析过程。

在论文写作方面，元空AI Science可以协助完成论文框架搭建、内容撰写、逻辑梳理和语言润色，覆盖摘要、引言、方法、结果、讨论与结论等核心部分，并根据目标期刊要求调整文章结构、引用规范和表达风格。研究人员还可以通过自然语言补充论证、更新数据、修改图表或回应审稿意见，让论文写作与研究过程更加紧密地衔接。

（论文/报告生成）

03

智能科研基础设施

让算力与AI能力深入科研现场

元空AI Science将弹性算力调度与本地私有化部署相结合，根据任务需求灵活调用计算资源，连接实验室内部的数据、设备与工具，为科研工作提供安全、稳定、可扩展的智能基础设施。

弹性算力智能调度，科研任务按需扩展

AI科研不再单单需要算力，还需要专业的科学模型、仿真软件和分析工具。元空AI Science能够连接实验室现有的HPC集群、GPU服务器和云端计算平台，根据研究目标选择合适的工具，并自动规划、分配和扩展计算资源。

在科学模型方面，系统可以调用 AlphaFold、Boltz、Chai、ESMFold、RFDiffusion、ProteinMPNN 等专业模型，完成蛋白质结构预测、生成式蛋白设计和序列优化等任务；在仿真计算方面，则可以支持分子模拟、材料计算、基因组分析及大规模数据处理，并根据任务特点灵活调度CPU、GPU或HPC资源。

（智能调度）

执行任务前，元空AI Science会先评估当前环境中的CPU、GPU、内存、软件依赖和模型权重，再结合任务规模估算所需算力、运行时间与执行条件，形成切实可行的计算方案。

如果现有资源能够满足需求，系统可以直接完成环境配置、工具调用、任务提交和运行监控；如果算力不足，则会重新规划任务或申请扩展至更多计算资源。所有新增资源和方案调整都会先由研究人员确认，运行参数、日志和结果也会被完整保留，确保计算过程可审查、可追踪、可复现。

（检测沙箱环境）

在这里可以看到，元空AI Science会先评估当前计算环境与可用资源，包括CPU、GPU、内存、软件依赖和模型权重，再结合任务规模估算所需算力、运行时间与执行条件。

研究人员无需分别学习和配置大量复杂工具，只需描述科研目标，即可让科学模型、仿真软件与计算资源协同工作，把更多精力投入科学问题本身。

本地私有化部署，连接 AI 能力与真实科研现场

元空AI Science支持本地私有化部署，将AI能力直接连接实验室内部的数据、仪器、机器人和传感器，使智能科研不再局限于云端。

在真实科研现场，系统能够实时接收实验设备与传感器产生的数据，快速完成分析判断，并根据研究目标协助优化实验参数与后续方案。整个过程可在实验室本地持续运行，不仅降低对外部网络的依赖，减少海量数据传输带来的时间与成本，也能更好地保护实验数据、核心知识和未公开研究成果。

（本地私有化部署）

通过本地模型、实验设备与科研数据的深度连接，元空AI Science能够更加贴近真实实验过程，帮助研究人员逐步建立安全、高效、可持续优化的智能实验闭环。

04

RSI递归式自我改进

让科研模型在实践中持续学习与进化

RSI，全称“递归式自我改进”，让AI发现自身不足，主动提出实验、收集数据、验证结果，并根据反馈持续优化模型、算法和推理方式，再以升级后的能力进入下一轮探索。

在现有科研任务执行能力之上，元空AI Science正在探索以 RSI 为长期演进方向逐步构建“提出假设—规划实验—获取数据—分析结果—验证结论—持续优化”的科研闭环。

（RSI自升级）

随着模型对科研过程的理解不断深入，它不仅能够完成任务，还能从任务结果中总结经验、优化方法，持续提升解决复杂科学问题的能力。

结语

从单点工具走向智能科研基础设施

元空AI Science的目标，不止于做一个更聪明的问答工具——我们要构建的，是一套覆盖科研全流程的智能基础设施：

以持续进化的科研模型理解和解决科学问题，以本地私有化部署连接数据、仪器与实验现场，以智能算力调度支撑大规模分析，再通过文献处理、实验规划、数据分析、图表生成和专业写作完成科研成果沉淀。

当模型、硬件、算力与科研软件真正形成闭环，AI 将从单一环节的效率工具，跃升为科研人员长期协作的智能伙伴，帮助更多科学设想更快完成验证，让更多潜在突破照进现实。

元空AI Science已正式上线，访问e2sci.com，开启你的智能科研之旅。