中国科学院计算机网络信息中心科研团队近日研发出大模型驱动的基因组环形可视化智能生成框架AuraGenome。该系统突破传统“人工设计-脚本编写-静态输出”的局限，创新性地构建“自然语言指令-智能体协同-交互式生成”的新范式，可将复杂的基因组数据快速转化为高质量、可交互的可视化图形，并支持全流程的可追溯与复用。 在急性髓系白血病染色体易位分析中，研究人员仅用20分钟便完成结构变异与转录水平的可视化生成，成功发现并交互式标记出潜在的生物标志物区域。在黑色素瘤突变图谱复现任务中，仅用7分钟即高保真还原了经典论文中的可交互可视化结果。多项对比实验显示，与传统工具Circos相比，AuraGenome在效率上提升69%，准确率提升至89%，显著降低了科研人员对复杂工具链的依赖。 该成果实现了从“科学家适应工具”到“工具服务科学家”的转变，让研究人员能更专注于生物学发现本身。相关研究成果已发表于《IEEE计算机图示与应用》（IEEE Computer Graphics and Applications）。研究工作得到中国科学院战略性先导科技专项（A类）支持。