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招標(biāo)代理公司（立即查看） 受業(yè)主單位（立即查看） 委托，于2025-07-29在采購(gòu)與招標(biāo)網(wǎng)發(fā)布 scRNA多步驟MCP智能體開(kāi)發(fā)(第二次)（ZJLAB-FS-BX20250069(第二次)）采購(gòu)公告。現(xiàn)邀請(qǐng)全國(guó)供應(yīng)商參與投標(biāo)，有意向的單位請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系項(xiàng)目聯(lián)系人參與投標(biāo)。 打印公告scRNA多步驟MCP智能體開(kāi)發(fā)第二次（ZJLAB-FS-B（略）第二次）采購(gòu)公告發(fā)布時(shí)間：（略）-（略）-（略）:（略）:（略）閱讀量：（略）次項(xiàng)目名稱scRNA多步驟MCP智能體開(kāi)發(fā)第二次項(xiàng)目編號(hào)（略）-B（略）第二次公示開(kāi)始日期（略）-（略）-（略）:（略）:（略）公示截止日期（略）-（略）-（略）:（略）:（略）采購(gòu)單位之江實(shí)驗(yàn)室付款方式簽訂合同付（略）%，一期驗(yàn)收付（略）%，二期驗(yàn)收且交付付（略）%聯(lián)系人（略）后查看聯(lián)系電話（略）后查看簽約時(shí)間要求供貨期外貿(mào)代理費(fèi)核算若為進(jìn)口采購(gòu)1.4（略）USD以下：（略）；［1.4-7（略）USD：1.2%；［7-（略）USD：1.0%；［（略）-（略）USD：0.7%；［（略）-（略）USD：0.5%；（略）USD及以上：0.3%預(yù)算￥?（略）采購(gòu)法》第二十二條規(guī)定的供應(yīng)商基本條件收貨地址采購(gòu)清單1采購(gòu)物品采購(gòu)數(shù)量計(jì)量單位所屬（略）類scRNA多步驟MCP智能體項(xiàng)目1項(xiàng)基礎(chǔ)（略）開(kāi)發(fā)服務(wù)推薦品牌推薦規(guī)格型號(hào)預(yù)算￥?（略）,（略）技術(shù)參數(shù)（一）具體需求內(nèi)容、技術(shù)及服務(wù)要求：1.項(xiàng)目概述采（略），構(gòu)建基于MCP（略），實(shí)現(xiàn)單細(xì)胞數(shù)據(jù)的自動(dòng)化（略）析流程和智能生物信息（略）。項(xiàng)目包含MCP工具開(kāi)發(fā)和Agent開(kāi)發(fā)兩個(gè)核心部（略），采用（略）期實(shí)施方式，確保項(xiàng)目可控性和交付質(zhì)量。以下為具體的功能描述和技術(shù)需求：2.數(shù)據(jù)預(yù)處理和質(zhì)量控制模塊MCP工具開(kāi)發(fā)2.1.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換模塊（DataFormatConversionModule）負(fù)責(zé)將各種格式的原始單細(xì)胞數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為h5ad標(biāo)準(zhǔn)格式并保存，為后續(xù)（略）析步驟提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)輸入。該模塊需要支持主流的單細(xì)胞數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，包括CSV、MT（略）、H5等格式到h5ad格式的無(wú)損轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)格式的一致性和完（略）性。模塊采用流式處理技術(shù)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，支持內(nèi)存優(yōu)化和并行處理。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)是標(biāo)準(zhǔn)h5ad格式時(shí)，該模塊提供跳過(guò)機(jī)制以提高處理效率。2.2.多樣本數(shù)據(jù)合并模塊（Multi-sampleDataConcatenationModule）用于處理多樣本數(shù)據(jù)集的（略）合需求，能夠拼接多個(gè)h5ad文件并保存重要的批次信息和樣本（略）數(shù)據(jù)。該模塊在處理來(lái)自不同樣本、批次或?qū)嶒?yàn)條件的數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)揮關(guān)鍵作用，通過(guò)高效的數(shù)據(jù)合并算法，在（略）合數(shù)據(jù)集的同時(shí)完（略）保留批次標(biāo)識(shí)、樣本來(lái)源和實(shí)驗(yàn)條件等關(guān)鍵信息。模塊支持自動(dòng)批次檢測(cè)和沖突解決機(jī)制，為后續(xù)的批次效應(yīng)校正和（略）合（略）析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.3.數(shù)據(jù)質(zhì)量控制模塊（DataQualityControlModule）實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)檢查和質(zhì)量控制功能，是數(shù)據(jù)預(yù)處理流程中的核心組件。該模塊集成了多種標(biāo)準(zhǔn)化方法（包括CPM、TPM、SCTransform等）和對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換算法，能夠（略）性的質(zhì)量評(píng)估和控制。模塊包含細(xì)胞質(zhì)量評(píng)估、基因質(zhì)量評(píng)估、異常值檢測(cè)、質(zhì)控指標(biāo)計(jì)算和可視化報(bào)告生成等功能。3.高變基因選擇和數(shù)據(jù)（略）合模塊MCP工具開(kāi)發(fā)3.1.高變基因篩選模塊（HighlyVariableGenesSelectionModule）負(fù)責(zé)按批次識(shí)別和選擇生物學(xué)相關(guān)的高變基因，通過(guò)先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從全基因組表達(dá)數(shù)據(jù)中篩選出表達(dá)變異最大的基因子集。該模塊支持多種高變基因識(shí)別算法，包括傳統(tǒng)的方差（略）析方法和基于深度學(xué)習(xí)的特征選擇方法。模塊設(shè)定top（略）基因的默認(rèn)參數(shù)，同時(shí)支持自定義基因數(shù)量和篩選閾值。3.2.批次（略）合與降維模塊（BatchIntegrationandDimensionalityReductionModule）基于先進(jìn)的scVI（single-cellVariationalInference）深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)（略）合功能。該模塊采用變（略）自編碼器架構(gòu)，能夠有效（略）或?qū)嶒?yàn)條件的單細(xì)胞數(shù)據(jù)，在消除技術(shù)噪音和批次效應(yīng)的同時(shí)最大程度保留生物學(xué)差異信號(hào)。輸出結(jié)果包含（略）合后的低維表示（pca:（略）_scvi）和批次校正后的表達(dá)矩陣。3.3.細(xì)胞聚類（略）析模塊（CellClusteringAnalysisModule）實(shí)現(xiàn)基于無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的細(xì)胞聚類功能，通過(guò)多種聚類算法識(shí)別具有相似表達(dá)模式的細(xì)胞群體。該模塊支持多種聚類方法，包括Leiden算法、Louvain算法和K-means聚類等。模塊采用nPCS=（略）的主成（略）數(shù)量參數(shù)，基于降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效聚類計(jì)算。4.細(xì)胞注釋與識(shí)別模塊MCP工具開(kāi)發(fā)4.1.細(xì)胞類型自動(dòng)注釋模塊（CellTypeAutomaticAnnotationModule）專門(mén)負(fù)責(zé)基于機(jī)器學(xué)習(xí)和專家知識(shí)庫(kù)的細(xì)胞亞群自動(dòng)注釋功能。該模塊集成了多個(gè)權(quán)威的細(xì)胞類型參考數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)記基因庫(kù)，能夠基于基因表達(dá)特征和已知的細(xì)胞類型標(biāo)記基因，對(duì)聚類得到的細(xì)胞群體進(jìn)行準(zhǔn)確的生物學(xué)注釋。模塊支持多種注釋算法，包括相關(guān)性（略）析、機(jī)器學(xué)習(xí)（略）類和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法。4.2.惡性細(xì)胞智能識(shí)別模塊（MalignantCellIntelligentIdentificationModule）專注于腫瘤微環(huán)境中惡性細(xì)胞的精確識(shí)別和（略）類，在腫瘤相關(guān)的單細(xì)胞（略）析中發(fā)揮關(guān)鍵作用。該模塊基于深度學(xué)習(xí)和生物標(biāo)記物（略）析，集成了拷貝數(shù)變異檢測(cè)、染色體不穩(wěn)定性（略）析和惡性轉(zhuǎn)化標(biāo)記基因識(shí)別等多種算法。5.差異表達(dá)（略）析模塊MCP工具開(kāi)發(fā)5.1.T細(xì)胞富集基因（略）析模塊（TCellEnrichedGeneAnalysisModule）專門(mén)用于識(shí)別T細(xì)胞特異性表達(dá)的基因和（略）。該模塊通過(guò)將T細(xì)胞群體與所有（略）性比較，識(shí)別在T細(xì)胞中顯著富集的基因特征。采用嚴(yán)格的篩選標(biāo)準(zhǔn)：FDR校正后的p值小于等于0.（略）且對(duì)數(shù)倍數(shù)變化大于0。5.2.差異基因表達(dá)（略）析模塊（DifferentialGeneExpressionAnalysisModule）實(shí)現(xiàn)核心的組間差異基因識(shí)別功能，通過(guò)比較靶細(xì)胞群體與同類健康細(xì)胞群體（略）性識(shí)別疾病相關(guān)的差異表達(dá)基因。5.3.細(xì)胞豐度差異（略）析模塊（CellAbundanceDifferentialAnalysisModule）專注于量化不同實(shí)驗(yàn)條件或疾病狀態(tài)下各細(xì)胞類型的豐度變化和組成差異。該模塊采用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)細(xì)胞類型比例的顯著變化，識(shí)別在特定條件下富集或缺失的細(xì)胞群體。6.（略）R-T靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證模塊MCP工具開(kāi)發(fā)6.1.（略）R-T靶點(diǎn)初篩模塊（（略）R-TTargetPrimaryScreeningModule）集成了兩個(gè)關(guān)鍵的靶點(diǎn)篩選功能，為（略）R-T細(xì)胞治療提供精確的靶點(diǎn)候選。膜表面蛋白篩選子模塊利用OmniPath-PyPath綜合數(shù)據(jù)庫(kù)的蛋白質(zhì)相互作用和細(xì)（略）性篩選編碼膜表面蛋白的基因。T細(xì)胞表達(dá)排除子模塊通過(guò)（略）合差異基因（略）析結(jié)果和T細(xì)胞（略）性排除在T細(xì)胞中高表達(dá)的基因。6.2.（略）R-T靶點(diǎn)安全性評(píng)估模塊（（略）R-TTargetSafetyAssessmentModule）專注于候選靶點(diǎn)的全面安全性評(píng)估，包含兩個(gè)重要的安全檢查功能。脫靶毒性最小化子模塊通過(guò)（略）合大規(guī)模健康組織數(shù)據(jù)集和文獻(xiàn)挖掘信息，建立了全面的正常組織基因表達(dá)圖譜。篩選已經(jīng)在臨床研究中被驗(yàn)證的安全靶點(diǎn)。7.高級(jí)生物信息學(xué)（略）析模塊MCP工具開(kāi)發(fā)7.1（略）絡(luò)（略）析模塊（CellCommunicationNetworkAnalysisModule）實(shí)現(xiàn)基于配體-受體相互作用的細(xì)胞間通（略）性解析單細(xì)胞數(shù)據(jù)中（略）絡(luò)（略）析算法構(gòu)建和量化細(xì)胞間的通訊強(qiáng)度。7.2.功能富集（略）析模塊（FunctionalEnrichmentAnalysisModule）專門(mén)負(fù)責(zé)將差異基因或感興趣的基因集映射到已知的生（略）和功能類別中，揭示基因變化的生物學(xué)意義。該模塊集成了多個(gè)權(quán)威的功能注釋數(shù)據(jù)庫(kù)，包括GO（GeneOntology）、KEGG等。7.3.擬時(shí)序軌跡（略）析模塊（PseudotemporalTrajectoryAnalysisModule）實(shí)現(xiàn)基于基因表達(dá)相似性的細(xì)胞發(fā)育軌跡重構(gòu)功能，能夠揭示細(xì)胞狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程和發(fā)育規(guī)律。該模塊集成了多種擬時(shí)序（略）析算法。8.Agent開(kāi)發(fā)需求-數(shù)據(jù)探索與結(jié)構(gòu)（略）析模塊該模塊負(fù)責(zé)對(duì)用戶（略）的生物數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的結(jié)構(gòu)化探索和特征（略）析，為后續(xù)的（略）析流程規(guī)劃提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。模塊需要具備多種生物數(shù)據(jù)格式的自動(dòng)識(shí)別和解析能力，能夠深入（略）析數(shù)據(jù)的維度、質(zhì)量、（略）布特征和生物學(xué)意義。支持主流生物信息學(xué)數(shù)據(jù)格式，包括FASTQ、CSV、TSV、MT（略）、HDF5、AnnData等格式的自動(dòng)識(shí)別和解析。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)維度（略）析、樣本數(shù)量統(tǒng)計(jì)、特征數(shù)量評(píng)估、數(shù)據(jù)類型識(shí)別和缺失值檢測(cè)等功能。9Agent開(kāi)發(fā)需求-智能參數(shù)規(guī)劃與知識(shí)檢索模塊通過(guò)調(diào)用外部學(xué)術(shù)API和知識(shí)庫(kù)，結(jié)合用戶需求（略）析，將復(fù)雜的生物信息學(xué)（略）析任務(wù)（略）解為多個(gè)可執(zhí)行的步驟序列，并為每個(gè)步驟提供最優(yōu)的參數(shù)配置建議。集成PubMedAPI等學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)接口，實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)檢索和知識(shí)抽取功能。基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，準(zhǔn)確理解用戶的（略）析需求，識(shí)別關(guān)鍵的生物學(xué)問(wèn)題和技術(shù)要求。（略）.Agent開(kāi)發(fā)需求-代碼檢索與匹配模塊根據(jù)任務(wù)（略）解結(jié)果，在預(yù)構(gòu)建的示例代碼庫(kù)中檢索并匹配相應(yīng)的代碼塊，通過(guò)語(yǔ)義相似度計(jì)算和功能匹配算法，為大語(yǔ)言模型提供高質(zhì)量的代碼生成上下文。建立涵蓋主流生物信息學(xué)（略）析方法的高質(zhì)量代碼示例庫(kù)，包括基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)等領(lǐng)域?；谙蛄炕硎竞驼Z(yǔ)義相似度計(jì)算，實(shí)現(xiàn)代碼功能的精確匹配和檢索。（略）.Agent開(kāi)發(fā)需求-智能代碼生成與優(yōu)化模塊基于檢索到的示例代碼和用戶需求，利用大語(yǔ)言模型生成高質(zhì)量的生物信息學(xué)（略）析代碼，并通過(guò)多輪優(yōu)化和驗(yàn)證確保代碼的正確性和執(zhí)行效率。集成先進(jìn)的大語(yǔ)言模型（如GPT-4、Claude等），支持代碼生成和優(yōu)化任務(wù)。設(shè)計(jì)專門(mén)的生物信息學(xué)代碼生成提示模板，結(jié)合示例代碼和用戶需求生成精確的代碼。（略）.Agent開(kāi)發(fā)需求-執(zhí)行監(jiān)控與錯(cuò)誤修復(fù)模塊通過(guò)Observer模式對(duì)代碼執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和結(jié)果評(píng)估，當(dāng)檢測(cè)到執(zhí)行錯(cuò)誤或結(jié)果異常時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)錯(cuò)誤診斷和代碼修復(fù)流程，通過(guò)迭代優(yōu)化確保（略）析任務(wù)的成功完成。實(shí)現(xiàn)代碼執(zhí)行過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控，包括進(jìn)度跟蹤、資源使用監(jiān)控和異常檢測(cè)。基于錯(cuò)誤日志（略）析和異常模式識(shí)別，準(zhǔn)確診斷代碼執(zhí)行中的問(wèn)題類型和原因。支持最多4次的錯(cuò)誤修復(fù)迭代。（二）質(zhì)保及售后服務(wù)要求：1（略）質(zhì)保期為3個(gè)月，自最終驗(yàn)收合格之日起計(jì)算。質(zhì)保期內(nèi)，供應(yīng)商應(yīng)提供免費(fèi)的技術(shù)支持、（略）維護(hù)、缺陷修復(fù)和功能優(yōu)化服務(wù)。2.技術(shù)支持服務(wù)供應(yīng)商應(yīng)建立專業(yè)的技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)，提供7×（略）小時(shí)技術(shù)支持熱線服務(wù)。對(duì)于一般性技術(shù)問(wèn)題，應(yīng)在2小時(shí)內(nèi)響應(yīng)；對(duì)于緊急技術(shù)問(wèn)題，應(yīng)在（略）鐘內(nèi)響應(yīng)，并在4小時(shí)內(nèi)提供解決方案。3.培訓(xùn)服務(wù)供應(yīng)商應(yīng)為采購(gòu)方提供不少于（略）操作、功能使用、參數(shù)配置、故障排除等內(nèi)容。培訓(xùn)應(yīng)采用理論講解與實(shí)際操作相結(jié)合的方式進(jìn)行。4.（略）更新維護(hù)質(zhì)保期內(nèi)，供應(yīng)商應(yīng)免費(fèi)提供（略）版本更新、安全補(bǔ)丁、性能優(yōu)化等維（略）正常運(yùn)行的重大缺陷，應(yīng)在發(fā)現(xiàn)后（略）小時(shí)內(nèi)提供修復(fù)方案。5.文檔交付供（略）架構(gòu)文檔、用戶操作手冊(cè)、API接口文檔、部署維護(hù)指南等，文檔應(yīng)為中文版本且格式規(guī)范。（三）驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)：1.驗(yàn)收原則本項(xiàng)目采用（略）期驗(yàn)收方式，（略）為一期驗(yàn)收和二期驗(yàn)收。驗(yàn)收工作由采購(gòu)方組織，供應(yīng)商配合。驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)基于功能完（略）性、（略）穩(wěn)定性和用戶體驗(yàn)等多個(gè)維度進(jìn)行綜合評(píng)估。2.一期驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)？MCP協(xié)議架構(gòu)驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)：支持≥4個(gè)步驟的任務(wù)拆解，并能正確調(diào)用，成功率（略）%。？單細(xì)胞（略）析功能驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)：支持≥3種主流數(shù)據(jù)格式（（略）xH5、CSV、AnnData），數(shù)據(jù)格式識(shí)別準(zhǔn)確率≥（略）%；1（略）細(xì)胞UMAP降維時(shí)間（略）鐘，細(xì)胞注釋準(zhǔn)確率（略）%，支持≥2種降維算法（P（略）、t-SNE、UMAP）。？測(cè)試與文檔驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)：基礎(chǔ)集成測(cè)試