Genomic Intelligence — Modelos de Sequência de DNA

Genomic Intelligence (GI) oferece modelos de linguagem de DNA baseados em transformadores para seis tarefas de análise de sequência em GPUs gerenciadas. Dê a ele um símbolo de gene, uma região genômica ou uma sequência de DNA/FASTA; ele retorna previsões estruturadas — regiões promotoras, sítios de splicing, atividade de enhancers, estado da cromatina, expressão (log TPM) e anotação de genes de novo. Nada é executado localmente: sem pesos de modelo, sem GPU, sem pilha Python pesada. É um cliente leve sobre uma API de inferência hospedada e versionada.

Documentação oficial: docs.genomicintelligence.ai · Contrato REST em api.genomicintelligence.ai/v1/openapi.json · servidor MCP hospedado em https://mcp.genomicintelligence.ai/mcp

Quando usar esta habilidade

Use GI quando o usuário tiver DNA e quiser uma previsão de modelo:

• Encontrar promotores em uma região genômica (promoter)
• Prever sítios doador/aceitador de splicing (splice)
• Pontuar atividade de enhancer — de desenvolvimento e housekeeping (enhancer)
• Anotar estado da cromatina em centenas de trilhas (chromatin)
• Prever expressão como log(TPM+1) a partir de uma sequência + contexto de tipo celular (expression)
• Anotar genes/transcritos de novo, sem necessidade de referência (annotation)
• Encontrar os genes em uma região e prever a expressão de cada um (composto)

Não é para alinhamento local, chamada de variantes ou E/S de arquivos — use uma ferramenta local (BioPython, bcftools) para isso. GI é para inferência de modelo a partir de sequência.

Uso para pesquisa e desenvolvimento. Não para decisões clínicas ou diagnósticas.

Duas maneiras de chamar GI

Servidor MCP hospedado (sem chave; preferencial em hosts MCP)

GI hospeda um servidor MCP em https://mcp.genomicintelligence.ai/mcp (Streamable HTTP). Quando seu host de agente suportar MCP, prefira-o: ele funciona sem chave contra um nível de demonstração pública com limites de taxa e concorrência, e uma chave bearer opcional gi_ aumenta esses limites. Ele expõe ferramentas de aquisição que retornam um manipulador de sequência (sequence_ref) e ferramentas predict_* que pegam esse manipulador, para que sequências grandes fiquem fora do contexto. Veja o fluxo de trabalho MCP abaixo e references/mcp.md.

API REST (universal)

HTTP simples com requests contra https://api.genomicintelligence.ai/v1. O caminho REST exige uma GI_API_KEY (uma chave bearer gi_). Use-o em qualquer host, em scripts ou quando precisar do envelope bruto. Veja o fluxo de trabalho REST principal.

Acesso e autenticação

1. A demonstração MCP hospedada não requer chave — experimente sem nada configurado.
2. Previsões REST e operações de trabalho precisam de uma chave, enviada como Authorization: Bearer <key>. A descoberta pública de GET /v1/tasks/{task}/models não precisa de chave e tem limite de taxa por IP de origem; inspecione as janelas e limites do modelo antes de solicitar acesso. Veja o contrato de autenticação atual. Solicite uma chave de previsão em contact@genomicintelligence.ai.
3. Nunca codifique a chave. Leia-a da variável de ambiente GI_API_KEY (ou de um .env via python-dotenv). Nunca comite chaves.

export GI_API_KEY="gi_yourkeyhere"     # optional for MCP; required for REST
export GI_BASE_URL="https://api.genomicintelligence.ai"   # override for staging

As chaves são limitadas a um nível de parceiro com limites de concorrência e por minuto. Um 429 significa que você atingiu um limite — recue e tente novamente, ou peça ao GI para aumentar seu nível.

As seis tarefas

Cada tarefa é sua própria operação publicada com seu próprio esquema de solicitação, seu próprio comprimento mínimo e seu próprio objeto de options fechado — POST /v1/tasks/promoter/predict, /v1/tasks/splice/predict, /v1/tasks/enhancer/predict, /v1/tasks/chromatin/predict, /v1/tasks/annotation/predict, /v1/tasks/expression/predict. Cada caminho é uma string literal, então nada precisa ser construído, e não há esquema de PredictRequest compartilhado. O corpo é um envelope {sequence, sequence_name?, model?, options?}, returning a {data, meta}. O que difere por tarefa:

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