LABBench2 任务完整输入清单¶

本文对上一份《任务实例报告》的每一个样本,补充模型实际看到的全部输入: - 题干(来自 HF 数据集 + loader 自动追加) - 附件文件清单(实际从 GCS labbench2-data-public 列目录得到) - 附件文件内容片段(小文件直接贴原文) - validator 参数(从单元测试文件反推的静态参数) - 可用工具 / 沙盒环境

所有文件路径统一来自公开 GCS bucket gs://labbench2-data-public/,可通过 https://storage.googleapis.com/labbench2-data-public/<path> 直接下载。

0. 全局:模型可用工具(取决于 `--agent` 写法)¶

0.1 Pydantic-AI 默认封装¶

evals/llm_configs.py 中的 TOOL_SETS:

后缀	工具集合
`@tools`	`WebSearchTool()`, `CodeExecutionTool()`, `WebFetchTool()`
`@search`	`WebSearchTool()`
`@code`	`CodeExecutionTool()`
`@low/@medium/@high`	推理努力度(非工具,映射到各家 provider 的 thinking/reasoning 参数)

NO_WEB_FETCH_PROVIDERS = {"openai-responses"} —— OpenAI Responses 跑不了 web_fetch,自动剔除。

0.2 Anthropic 原生运行器 (`evals/runners/anthropic.py`)¶

配置 @tools / @code / @search 时实际发送给 API 的 tools 定义:

{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}   # Python 沙盒 (Bash/Jupyter)
{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}            # 搜索
{"type": "web_fetch_20250910", "name": "web_fetch"}              # 抓取 URL

Beta headers: files-api-2025-04-14, code-execution-2025-08-25, web-fetch-2025-09-10。

智能文件路由: - PDF / 图片 → 永远放进上下文 {"type": "document"/"image", "source": {"type": "file", "file_id": …}} - 纯文本(FASTA/GenBank/CSV/JSON 等)→ 若启用 code execution,则挂到沙盒文件系统,否则作为纯文本 block 入上下文 - 这就是为什么 seqqa2 大部分 @tools 模型可以在沙盒里 open('rpsR.fasta').read() 然后 python 算 GC

0.3 文件支持对照¶

Runner	Filesystem (非 PDF/图片)	PDF/图片
Anthropic 原生 (`@tools` / `@code`)	✅ 沙盒	上下文
OpenAI 原生 (`@tools` / `@code`)	✅ 沙盒	上下文
Google Vertex 原生	❌	上下文
Pydantic-AI 任何 provider	❌	上下文

1. cloning:`ae62bcdb-197b-4815-991f-cb7a9c151ff6` (restriction-ligation)¶

1.0 通俗解读¶

这题做的事:把一段外来基因(EGFP,绿色荧光蛋白)从一个质粒(pCMV-GFP)里剪出来,塞进另一个载体(pET-28b)里,最终得到一个能让大肠杆菌"表达 GFP 发绿光"的新质粒。给定:两个 GenBank 文件——载体 pet-28b.gb + 目的基因所在质粒 pcmv-gfp.gb。求:用配方语法写出一条"流水线表达式",描述如何用限制酶(DNA 剪刀)剪开两者、再用连接酶(DNA 糨糊)拼起来。可用操作: - pcr(seq, forward, reverse)——PCR 扩增 - enzyme_cut(seq, "EnzymeName")——酶切 - restriction_assemble(frag1, frag2)——酶切产物连接 - gibson(seq1, ...) / goldengate(seq1, ..., enzymes=...)——其他拼接方式

答案示例:用 NcoI + XhoI 把 EGFP 从 pCMV-GFP 切下来,把 pET-28b 也用同两种酶切开,然后 restriction_assemble 拼好。等价于"把字符串 A 精确替换进字符串 B 的指定区间,整个过程必须用给定的 DSL 原语表达"。

1.1 题干(loader 自动拼好的完整版)¶

I want to clone a bacterial expression plasmid based on pET-28b to express GFP in E. coli.
Use EGFP from pCMV-GFP (Addgene) as the insert. Design the components and steps to carry
out this cloning using restriction-ligation cloning.

In your answer, refer to files using only their base names (not full paths).

You need to express the final protocol as a single functional expression in an equation-like
syntax inside <protocol> </protocol> tags.

You may use the following operations. All operations return a FASTA or GenBank file. All
input files must contain a single sequence (no multi-FASTA or multi-GenBank files). Inputs
must be FASTA/GenBank files, plain text files (.txt), or outputs of other operations.

1. pcr(sequence, forward_primer, reverse_primer)
2. gibson(seq1, seq2, ..., seqN)
3. goldengate(seq1, seq2, ..., seqN, enzymes='Enz1,Enz2,...')
4. restriction_assemble(fragment1, fragment2)
5. enzyme_cut(sequence, "EnzymeName")
... (示例 4 个 <protocol> 片段)

1.2 附件文件(来自 `gs://labbench2-data-public/cloning/ae62bcdb-.../`)¶

文件	大小	说明
`pet-28b.gb`	12 651 B	pET-28b(+) 骨架,5368 bp,circular GenBank,Kan 抗性 + T7 启动子
`pcmv-gfp.gb`	17 569 B	Addgene pCMV-GFP,4506 bp,circular GenBank,内含 EGFP CDS

pet-28b.gb 开头片段:

LOCUS       pET-28b(+)              5368 bp ds-DNA     circular     23-SEP-2025
DEFINITION  .
KEYWORDS    "creator:MilliporeSigma (Novagen)" "marker:KanR"
            "organism:Escherichia coli"
COMMENT     Bacterial vector for expression of N-terminally 6xHis-tagged proteins …
FEATURES             Location/Qualifiers
     rep_origin      12..467
                     /label="f1 ori"
     CDS             complement(560..1375)
                     /label="KanR"
     …

1.3 Validator 参数(`cloning_reward` 的 `validator_params`)¶

从 reference 文件名 validation/ae62bcdb-..._assembled.fa 可知期望产物是 NcoI + XhoI 酶切后连接 EGFP 进 pET-28b 的 5538 bp 环形质粒(参考文件里可见 >pET-28b(+)_(digested_by_NcoI,_XhoI)_Fragment_2_-_pCMV-GFP_PCR_Product_(digested_by_NcoI,_XhoI)_Fragment_2)。

1.4 可用工具¶

@tools,high 时:code_execution + web_search + web_fetch + 64000 输出 tokens + budget_tokens=32000 的扩展思考。

2. seqqa2 逐题输入(17 个 type,每条附上:题干 / 文件 / 文件内容片段 / validator 参数)¶

统一输出约束: 模型必须把答案放进 <answer>…</answer>;正则由每个 type 的 answer_regex 指定。validator_params 来自单元测试中调用 reward 函数的命名参数。

2.1 `gc_content` (ID: `7b9689fb-35de-48a8-93b4-109172c3b870`)¶

通俗解读: DNA 只有 4 种字母 A/T/C/G。GC 含量 = (G + C) / 总长度 × 100%,数值大小反映双链稳定性(G-C 配对比 A-T 多一根氢键)。给一串 DNA,求 G、C 两种字符的占比。 等价于 Counter(seq)["G"] + Counter(seq)["C"]) / len(seq)。
题干: "What is the GC content of M. genitalium rpsR?"

文件: seqs/7b9689fb-.../rpsR.fasta (1352 B, 23 行) —— 同题干附件:

>rpsR_template
ATTTAAAAAAGGAGCAAAACCTTAGATGAACCGGGTCTTCTTGTTTGGTAAACTCAGTTT
TACTCCCAACCGTTTACAGACAAAAAATGGTACGTTAGGAGCTACTTTTTCCATGGAATG
... (约 1.3 kb 模板)

Validator 调用(来自 tests/seqqa2/test_gc_content.py):

gc_content_reward(fasta_path="rpsR_template.fasta", answer=33.99)

期望答案: 33.99

2.2 `amplicon_gc` (ID: `a3a939e4-686c-4f4e-8881-8dc9fbe9facd`)¶

通俗解读: PCR = 用两条短 DNA(forward / reverse 引物)把基因组中指定区域"复制放大"出来,扩增产物叫 amplicon(扩增子)。forward 引物匹配模板 5' 端、reverse 引物匹配模板 3' 端的反向互补。任务:给模板序列,输出一对能扩增出 200-300 bp 产物、且产物内任何 30 bp 滑窗 GC ≤ 65% 的引物(GC 过高会让 PCR 卡死)。相当于在一段文本里选起止位置,使截出的片段"任何连续 30 字符的 G+C 都不超过 19 个"。
题干: "Design primers to amplify a 200-300 bp amplicon from M. genitalium rpsR that does not contain any 30 bp window exceeding 65% GC."
文件: seqs/a3a939e4-.../rpsR.fasta (同 2.1)

Validator:

amplicon_gc_reward(
    template_path="rpsR_template.fasta",
    forward="TGGTAAACTCAGTTTTACTCCC",
    reverse="TGCTTGTTCAAACTCAGCTTC",
    window_size=30,
    gc_threshold=65,
    seq_format="fasta",
)

2.3 `amplicon_length` / `cds_primers` (ID: `d7b3cad5-62aa-4aa6-a71a-b4f854ecb77e`)¶

通俗解读: CDS = Coding Sequence,一段基因中真正编码蛋白的区间(有起始/终止密码子)。GenBank 文件是带注释的序列文本,可以看成"有 feature 标签的字符串"。任务:在 1.5 MB 的全基因组注释文件里,先找到名字叫 rpsR 的 CDS 段,然后设计一对 PCR 引物,使 PCR 产物恰好覆盖整个 CDS(两端各可多扩 ≤ 200 bp)。 相当于"在一本字典里定位条目,设计两把字符串钩子从左右把它钩出来"。
题干: "Design primers to amplify the M. genitalium rpsR CDS."
文件: seqs/d7b3cad5-.../GCF_040556925.1_genomic.gbff (1.5 MB,完整 M. genitalium 全基因组 GenBank 注释文件,含所有 CDS feature + gene qualifier)

Validator:

cds_primers_reward(
    genbank_path="GCF_040556925.1_genomic.gbff",
    gene="rpsR",
    forward="GAGGAAAGTGATGATTAATAAA",
    reverse="CTAATTTAGCAACATCTTGCTTC",
    max_flank=200,  # 允许扩增子最多超出 CDS 两端 200 bp
)

注意: 这是所有涉及 "查基因" 的 seqqa2 题目共享的大文件;模型要在 1.5 MB 的 gbff 里自行定位到 gene="rpsR" 的 CDS 边界。

2.4 `codon_optimization` (ID: `65d9d8c7-0fa8-4b51-9b93-2517fd36f3a1`)¶

通俗解读: 蛋白由 20 种氨基酸组成;DNA → 蛋白的翻译规则是"3 碱基 = 1 密码子 = 1 氨基酸",但一个氨基酸常有多个同义密码子,不同物种偏好不同密码子(所谓 codon usage bias)。任务:给一段氨基酸序列,输出一段 DNA,要求翻译回去还是同一个蛋白,但优先使用大肠杆菌的高频密码子(这样把这段 DNA 放进大肠杆菌里蛋白产量更高)。类比:"用大肠杆菌最熟悉的那套同义词把这句话重写一遍"。
题干: "Optimize the provided protein sequence for expression in E. coli."

文件: seqs/65d9d8c7-.../protein.fasta (62 B):

>protein_sequence
MKTLLLTLVVVTIVCLDLGYTTGDMWKRPNIDIKKTGKVKLGD

Validator:

codon_optimization_reward(
    protein="MKTLLLTLVVVTIVCLDLGYTTGDMWKRPNIDIKKTGKVKLGD",
    optimized_dna=<模型输出>,
    organism="E. coli",
)

Regex: <answer>(?P<optimized_dna>[ATGCatgc]+)</answer>
期望答案(其中一种): ATGAAAACGCTGCTGCTGACGCTGGTGGTGGTGACGATTGTGTGCCTGGACCTGGGCTACACGACGGGCGACATGTGGAAACGCCCGAACATTGACATCAAAAAAACGGGCAAAGTGAAACTGGGCGAC(翻译回来必须是原蛋白,且 codon 使用符合 E. coli 高频集合)。

2.5 `oligo_design` / `cds_oligo` (ID: `a5c1ca48-43b2-493b-a96f-04a9891e5818`)¶

通俗解读: 反义寡核苷酸 (antisense oligo) = 一段 18-30 bp 的 DNA,序列与某个基因的 mRNA 互补,进细胞后能与 mRNA 配对,把它"盖住"让翻译停止——起到基因敲低作用。Tm ≈ 60°C 指希望它和 mRNA 的结合刚好在 60 °C 熔开(既不太弱也不太紧)。任务:给全基因组,设计一段能精准锁住 rpsR mRNA 的短 DNA。类比:"给一段字符串,输出它的反向互补片段作为'锁'"。
题干: "Design an antisense oligo (18-30 nt, Tm~60 °C) targeting M. genitalium rpsR."
文件: seqs/a5c1ca48-.../GCF_040556925.1_genomic.gbff (全基因组 GenBank,同 2.3)

Validator:

cds_oligo_reward(
    genbank_path="GCF_040556925.1_genomic.gbff",
    gene="rpsR",
    oligo=<模型输出>,  # 特殊参数名 "oligo"
    max_mismatches=2,
    max_flank=200,
)

Regex: <answer>(?P<oligo>[ATGCatgc]+)</answer>
期望答案: GAGCATTAGCTACATGACGTTGGTGCAT

2.6 `primer_design` / `restriction_cloning` (ID: `792ebbe7-c49b-4447-b186-0ccf64e31188`)¶

通俗解读: 限制酶是认识特定 6-8 bp 识别序列(如 EcoRI → GAATTC)的"DNA 剪刀",在那个位置切开 DNA。MCS(多克隆位点)= 载体上集中排列多个限制酶位点的一段区域,专门留给外源基因插入用。任务:设计一对 PCR 引物,在引物 5' 端各加一个限制酶位点,使 PCR 产物酶切后能精确嵌入载体 pUC19 的 MCS。类比:"给要插入的字符串两端加上特定分隔标签,载体上也有同样的标签,剪开再粘合即可"。
题干: "Design primers to clone M. genitalium rpsR into the MCS of pUC19 using restriction cloning."
文件(两个):
GCF_040556925.1_genomic.gbff (同 2.3)

pUC19.fasta (2792 B):

>pUC19 [length=2686] [version=09-MAY-2008] [topology=circular] Cloning vector pUC19, complete sequence.
TCGCGCGTTTCGGTGATGACGGTGAAAACCTCTGACACATGCAGCTCCCGGAGACGGTCACAGCTTGTCT…

Validator:

restriction_cloning_reward(
    genbank_path="GCF_040556925.1_genomic.gbff",
    gene="rpsR",
    vector_path="pUC19.fasta",
    forward="GCGAATTCATGATTAATAAAGAACAG",  # 5'端加 EcoRI
    reverse="GCAAGCTTTTAATCTTTAATAAATGG",  # 5'端加 HindIII
)

期望答案: GCGAATTCATGATTAATAAAGAACAG,GCAAGCTTTTAATCTTTAATAAATGG

2.7 `gibson_primers` (ID: `fbf7bc19-e357-4214-817b-bca44f88bf3a`)¶

通俗解读: Gibson 组装 = 一种拼 DNA 的黑科技,不需要酶切,只要两段 DNA 首尾各带一段完全相同的"重叠序列"(20 bp 左右),在一锅混合酶里就能自动对齐、粘合。任务:把 pUC19 先用 SmaI 切成线性(切口位置固定),设计一对 PCR 引物使 rpsR PCR 产物两端各带 20 bp 与切口两侧完全一致的序列,就能自动拼进去。类比:"两段字符串如果末尾 20 字符完全相同,就能通过字符串 overlap-merge 自动拼接"。
题干: "Design Gibson assembly primers (with 20 bp overlaps) to capture M. genitalium rpsR in pUC19 linearized with SmaI."
文件: GCF_040556925.1_genomic.gbff + pUC19.fasta

Validator:

gibson_primers_reward(
    genbank_path="GCF_040556925.1_genomic.gbff",
    gene="rpsR",
    vector_path="pUC19.fasta",
    enzyme="SmaI",     # 线性化载体的酶
    overlap=20,         # 要求 20 bp 重叠
    forward="TGAATTCGAGCTCGGTACCCATGATTAATAAAGAACAGGA",  # 含 pUC19 SmaI 左翼 20 bp + CDS 起始
    reverse="GTCGACTCTAGAGGATCCCCTTAATCTTTAATAAATGGCA",  # 含 pUC19 SmaI 右翼 20 bp + CDS 末端反向互补
)

2.8 `mutation_restriction` (ID: `eda98dbd-b220-4c2e-9ec2-a87256517bd2`)¶

通俗解读: 分子克隆的一个常见把戏——用"沉默突变"在基因里人为制造酶切位点以便后续筛选。任务:把基因第 10 号密码子(= 第 28-30 碱基)改成 CTT,然后在给定的 14 种限制酶里列出哪些酶的识别序列恰好跨过突变位置(即原序列不切,改后能切;或反之)。类比:"字符串替换一位后,检查哪些预置关键字在改动附近 开始 / 停止匹配"。
题干: "After mutating codon 10 to CTT in M. genitalium rpsR, which of the following enzymes cut across the mutated site: HindIII, SphI, PstI, HincII, SalI, XbaI, BamHI, SmaI, XmaI, KpnI, AvaI, SacI, SstI, EcoRI?"
文件: seqs/eda98dbd-.../rpsR.fasta (1352 B,单基因 FASTA,同 2.1)

Validator:

mutation_restriction_reward(
    fasta_path="rpsR_template.fasta",
    position=10,
    new_codon="CTT",
    enzymes="HindIII,SphI,PstI,HincII,SalI,XbaI,BamHI,SmaI,XmaI,KpnI,AvaI,SacI,SstI,EcoRI",
    answer="HindIII",
)

2.9 `mutation_synonymous` (ID: `e24c61d6-11db-483c-975c-500a0f9aaa13`)¶

通俗解读: 考察密码子表(20 种氨基酸与 64 种 codon 的映射)。"同义突变"指改了碱基但翻译出的氨基酸不变(因为有多个同义 codon)。任务:把基因第 10 个密码子的第 3 位(即第 30 号碱基)改成 G,问新 codon 翻译成的氨基酸字母(A、R、N … 20 种之一)。类比:"改字符串某一位后,查一张 3 字符 → 1 字符的查找表"。
题干: "If the third base of codon 10 in M. genitalium lepA mutates to G, what is the newly encoded amino acid?"

文件: seqs/e24c61d6-.../lepA.fasta (2859 B,lepA CDS 模板):

>lepA_template
AAAGATAACCTTTTAGTTTATCAAGATGAAAAACTGTTTTTTAACAATAACTTAATAGAA
AAACCAGTTGTTTACTGTGGCTTAATTGACAAGCTATTTAACTTTTGCTTTGGTCATTTG
...

Validator (从 rpsR 示例推断同形):

mutation_synonymous_reward(
    fasta_path="lepA_template.fasta",
    position=10,
    new_codon=<把第3位换成G后的codon>,
    answer="E",
)

2.10 `orf_amino_acid` (ID: `c5403ccc-1c7e-4ca7-9255-988d9ff33b81`)¶

通俗解读: ORF (Open Reading Frame) = DNA 上一段"能一口气翻译完、中途没有终止密码子"的区间,是潜在蛋白的编码区。任务:给一段 DNA,先找到 ORF,再按 3 碱基 1 组翻译成氨基酸序列,返回第 15 位氨基酸字母。类比:"给字符串,三个字符一组查表,取第 15 组的结果"。
题干: "What amino acid is encoded at position 15 in the protein coded for by the provided sequence?"

文件: seqs/c5403ccc-.../rplE.fasta (1584 B):

>rplE_template
GGGACAACAACGCCAAGATGGTACCCACCTAAAGTTCCATGACAATGCTTGTGTGCTTAT
CAAAGAAGATAAATCCCCAAGGGGAACAAGAATCTTTGGACCAGTTGCTAGAGAGTTGAG
...

Validator:

orf_amino_acid_reward(
    fasta_path="rplE_template.fasta",
    position=15,
    answer="G",
)

2.11 `molecular_weight` (ID: `6be2d787-bca9-41c0-99da-af5db544ea92`)¶

通俗解读: 分子量(Da,道尔顿)= 组成分子的所有原子质量之和。DNA 每个碱基有固定分子量(A≈313、T≈304、C≈289、G≈329),整条 DNA 的分子量 ≈ sum(base_mw[b] for b in seq) 再减去少量水份。任务:给一段 DNA,按公式算总分子量(Da)。类比:"查字典求 per-char 分值之和"。
题干: "Calculate the molecular weight of the provided DNA sequence."
文件: seqs/6be2d787-.../sequence.fasta (23 B):
```
>sequence
ATCGATCGATCG
```

Validator:

molecular_weight_reward(sequence="ATCGATCGATCG", sequence_type="dna", answer=3707)

2.12 `protein_hydrophobicity` (ID: `77e20f69-2c5a-4cc7-b4b2-2396a6eca36b`)¶

通俗解读: 疏水性反映氨基酸"怕水"的程度,决定蛋白折叠时哪些残基藏在内部、哪些暴露在表面。Kyte-Doolittle 标度给 20 种氨基酸每个分配一个固定评分(如 Ile=+4.5 疏水,Arg=-4.5 亲水)。任务:给蛋白序列,求每个氨基酸评分的平均值。类比:"字符串逐字符查分表后求均值"。
题干: "Calculate the average hydrophobicity of the provided sequence using the Kyte-Doolittle scale."
文件: seqs/77e20f69-.../sequence.fasta (29 B):
```
>protein_sequence
MKTLLLTLVV
```

Validator:

protein_hydrophobicity_reward(
    sequence="MKTLLLTLVV",
    analysis_type="average_hydrophobicity",
    answer=2.020,
)

2.13 `enzyme_kinetics` (ID: `27889fe3-6f3c-4272-8e7f-88e3c58c2cd6`)¶

通俗解读: Km(米氏常数) = 酶促反应速率到达最大值 Vmax 一半时所需的底物浓度,数值越小说明酶对该底物亲和力越强。任务:给一张 CSV(底物浓度 [S] vs 初速度 v0),用 Michaelis-Menten 方程 v = Vmax·[S] / (Km + [S]) 拟合出 Km。纯粹是 scipy.optimize.curve_fit 的标准用法,和"普通的非线性最小二乘回归"没有本质区别。
题干: "I obtained the provided results from an enzyme kinetic assay. Calculate the Km (mM) for this enzyme."

文件: seqs/27889fe3-.../kinetics.csv (83 B):

[S] (mM),v0 (μM/min)
0.1,11.0
0.2,20.0
0.5,33.0
1.0,45.0
2.0,60.0
5.0,71.0

Validator:

enzyme_kinetics_reward(
    parameter="km",
    answer=0.701,
    substrate_conc=[0.1, 0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0],
    velocities=[11, 20, 33, 45, 60, 71],
)

判题: 用 Michaelis-Menten 拟合 → Km ≈ 0.701 mM。

2.14 `msa_scoring` (ID: `474c1805-3562-4de0-8471-30ee84a79ff9`)¶

通俗解读: MSA (Multiple Sequence Alignment) = 把多条同源序列对齐后形成的字符矩阵,每列代表同一位置的演化变异情况。Shannon 熵 H = -Σ p_i·log2(p_i) 衡量某列的多样性:所有序列在该列都一样 → 熵 = 0;完全随机 → 熵最大。任务:给一个 MSA FASTA,对指定列求 Shannon 熵。等价于 scipy.stats.entropy(column_counts, base=2)。
题干: "Calculate the Shannon entropy at column 0 in the provided protein sequence alignment."

文件: seqs/474c1805-.../msa_1.fasta (56 B):

>seq1
ARNDCQE
>seq2
ARNDCQE
>seq3
ARNDCQE
>seq4
ARNDCQE

Validator:

msa_scoring_reward(
    alignment_path="msa_1.fasta",
    column_index=0,
    analysis_type="shannon_entropy",
    answer=0.000,
)

解释: 所有序列第 0 列都是 A,熵 = 0。

2.15 `pairwise_distances` (ID: `95e0925e-e3eb-4c9e-bfb6-900c115c6cba`)¶

通俗解读: Hamming 距离 = 两个等长字符串逐位比较,统计不同字符的个数。纯字符串题,和生物学几乎无关,只是这里的数据恰好是 DNA。任务:给两条等长序列,返回它们的 Hamming 距离。等价于 sum(a != b for a, b in zip(s1, s2))。
题干: "Calculate the Hamming distance between the provided sequences."
文件: seqs/95e0925e-.../sequences.fasta (42 B):
```
>sequence_A
ATCGATCG
>sequence_B
ATCGATCG
```

Validator:

pairwise_distances_reward(
    sequence_a="ATCGATCG",
    sequence_b="ATCGATCG",
    metric="hamming_distance",
    answer=0,
)

2.16 `primer_interactions` (ID: `c1350482-e2dd-4621-a899-7b07b8a5943a`)¶

通俗解读: 引物(PCR 用的短 DNA)在 PCR 里最怕两种自身干扰:① 发夹 (hairpin)——引物自己折回来与自身互补配对;② 异源二聚体 (heterodimer)——两条不同的引物互相配对而不是和模板配对。两种情况都会让 PCR 失败,Tm(熔解温度)越高 说明这种错误配对越稳定、越糟糕。任务:给一组引物 (JSON),列出自身发夹 Tm 或与其他引物配对 Tm ≥ 45°C 的引物。类比:"在一堆字符串里找哪些会自回文 / 互为反向互补对齐到一定强度"。
题干: "Which of the provided primers exceed the 45 °C hairpin threshold or participate in heterodimers ≥ 45 °C?"

文件: seqs/c1350482-.../primer_set_1.json (1287 B,结构化 JSON):

{
  "primers": [
    {"name": "rpsR_F",      "sequence": "TGAACAAGCATTCCCCCATCA"},
    {"name": "rpsR_R",      "sequence": "ACAACATCAAACCGCTTGCC"},
    {"name": "rpsR_panel1", "sequence": "ATTTAAAAAAGGAGCAAAACCT"},
    ... (共 15 条引物)
  ]
}

Validator:

primer_interactions_reward(
    primers_json_path="primer_set_1.json",
    answer="None",
    hairpin_tm_threshold=45.0,
    heterodimer_tm_threshold=45.0,
)

2.17 `restriction_counts` (ID: `12a7f522-1fdb-4f53-832b-3cc09f66adc2`)¶

通俗解读: 限制酶识别固定的 6-8 bp 序列(如 BamHI 识别 GGATCC)。任务:在全基因组里找到 rpoC 这个 CDS,在它的范围内数 GGATCC 出现几次(正链+反向互补都要数)。本质是"子串计数",但需要先从 1.5 MB GenBank 里定位正确的 CDS 区间。
题干: "How many BamHI sites are in M. genitalium rpoC?"
文件: seqs/12a7f522-.../GCF_040556925.1_genomic.gbff

Validator:

restriction_counts_reward(
    genbank_path="GCF_040556925.1_genomic.gbff",
    gene="rpoC",
    enzyme="BamHI",
    record_id="NZ_CP159789.1",   # 固定基因组 accession
    flank=0,                       # 只算 CDS 内,不含 flanking
    answer=2,
)

2.18 `restriction_digest` (ID: `44f27ccc-0f2b-4f87-97b3-b3a9db1d069b`)¶

通俗解读: 限制酶 Cac8I 识别 GCNNGC(N 表示任意碱基),在所有匹配位置把 DNA 切断。任务:给一段模板 DNA,模拟 Cac8I 全切,返回每个片段的长度,升序排列。相当于"按某个模式作为分隔符 split 字符串,输出每段长度"。
题干: "What fragment lengths would result from digesting M. genitalium rpsR with Cac8I?"
文件: seqs/44f27ccc-.../rpsR.fasta (1352 B)

Validator:

restriction_digest_reward(
    template_path="rpsR_template.fasta",
    enzymes="Cac8I",
    answer="219,238,272,586",
)

2.19 `sequence_complexity` (ID: `7cd0f6bc-42fa-4c97-b152-9ad3d48eb3d9`)¶

通俗解读: 以 4 种碱基为字母表算 Shannon 熵 H = -Σ p·log2(p)。ATCG 各占 25% 时熵最大 = log2(4) = 2 bits;全 A 则熵 = 0。熵低意味着序列"重复/单一",高则"复杂/随机"。任务:给一串 DNA,求其碱基分布的 Shannon 熵(单位 bits)。
题干: "Calculate the Shannon entropy (in bits) of the provided DNA sequence."
文件: seqs/7cd0f6bc-.../sequence.fasta (31 B):
```
>dna_sequence
ATCGATCGATCGATCG
```

Validator:

sequence_complexity_reward(
    sequence="ATCGATCGATCGATCG",
    metric="shannon_entropy",
    answer=2.000,
)

2.20 `tm_calculations` (ID: `f46ab5a5-5559-4829-a12c-0051fa54a967`)¶

通俗解读: Tm(熔解温度) = 一段双链 DNA 中 50% 解链时的温度。Wallace 规则是最简单的粗估公式:Tm = 2°C·(A数 + T数) + 4°C·(G数 + C数)(只适用 <14 bp 的短寡核苷酸)。任务:给一段短 DNA,按 Wallace 公式算 Tm (°C)。等价于"按字符加权求和"。
题干: "Calculate the Tm of the provided DNA sequence using the Wallace rule."
文件: seqs/f46ab5a5-.../sequence.fasta (19 B):
```
>sequence
ATCGATCG
```

Validator:

tm_calculations_reward(
    sequence="ATCGATCG",
    method="wallace",
    answer=24.0,
)

3. dbqa2:`e9c8d5a1-d1c7-491f-9325-35c62d00cf52`¶

通俗解读: TCGA (The Cancer Genome Atlas) 是美国 NIH 的一个公开癌症基因组数据库,TCGA-BRCA 是它的乳腺癌子项目,proteome profiling 指做过蛋白质组学检测。问题想知道"这个数据库里乳腺癌病例中,同时做过蛋白组学检测的有多少例"。没有附件——模型要自己上 TCGA / GDC 的官方 API 或文档站查。考点:能不能用 web 工具正确检索生物医学公共数据库。
题干: "How many of the cases within the Breast Invasive Carcinoma project within The Cancer Genome Atlas (TCGA-BRCA) have associated proteome profiling?"
附件: 无(GCS 列目录返回空;模式 inject,任务完全靠 agent 自己去 TCGA/GDC 数据库检索)。
所以模型的实际输入只有这一句自然语言题干 + 所配置的工具(web_search/web_fetch/code_execution)。
期望答案 (JSON leaf): {"number_of_cases_with_proteome_profiling": "881"}
评估: STRUCTURED_EVALUATION_PROMPT_DATA_ACCESS_BENCH_RECALL,数值 ±5% 容差。

4. figqa2:`b9ba0817-f8c1-4817-8293-c71aa0d6efec`¶

通俗解读: scGPT 是一个做单细胞转录组的 AI 大模型;BIO score 是衡量它聚类/标注质量的综合指标。问:在某篇评估论文里,scGPT 在哪个数据集上拿到最高 BIO 分。这是典型"论文配图阅读理解" —— inject 模式下看文字摘要或图的 caption,-img/-pdf 模式下才真正看图本身。
题干: "In a study looking at the performance of single-cell foundation models, using the scGPT model, which dataset had the highest average BIO score?"
附件: 无(figqa2 子集是 inject 模式;题干不带图片/PDF,但可能在另一路(-img/-pdf)上挂附件)。
期望答案: PBMC (12k) (Exact-match judge)

5. figqa2-img:`b60fdf79-25b2-4bf2-a5bb-cb553d83770f-img`¶

通俗解读: 神经科学实验图。L1 = 大脑皮层第一层,M1 = 初级运动皮层,calcium peak 是神经元活跃度的代理信号,contrast 是视觉刺激对比度。问:在"暗条件"下,哪个对比度水平让神经元钙峰值最大。直接丢一张论文里的图 (PNG) 给模型看,考"看图说话"。
题干: "For L1 Layer M1 neurons, which contrast resulted in the highest calcium peak in the dark condition?"
附件: figs/imgs/b60fdf79-.../figure.png (一张 PNG 图,来自论文 figure)
Runner 处理: Anthropic 原生 → {"type": "image", "source": {"type": "file", "file_id": ...}} 放入上下文。
期望答案: +/- 0.5

6. figqa2-pdf:`b60fdf79-25b2-4bf2-a5bb-cb553d83770f-pdf`¶

通俗解读: 同第 5 题同一篇论文,问题换一个角度:哪个对比度让神经元电压响应最弱。但这次输入是整篇论文 PDF,模型要自己定位到正确的图、读懂纵轴数值、找出最小点。考"长文档里精准检索 + 图表理解"。
题干: "Focusing on L1 neurons in the M1 layer, which contrast level elicited the weakest voltage response to a flash of dark?"
附件: figs/pdfs/b60fdf79-.../paper.pdf (整篇论文 PDF)
期望答案: +/- 0.125

7. litqa3:`517e7cf8-c5d2-4391-9e2a-235b79d93050`¶

通俗解读: Drosophila = 果蝇;H3.3K36R 是组蛋白 H3.3 上第 36 位赖氨酸 (K) 被突变成精氨酸 (R) 的一种点突变(组蛋白就是 DNA 在细胞核里缠绕的"线轴")。eclose 是果蝇发育学术语,指"成虫从蛹壳爬出来"。问:这种突变的果蝇中,有大约百分之多少能顺利发育到成虫。本质是"文献阅读找数字"——模型要么看到注入的论文节选,要么会搜索。
题干: "Approximately what percentage of Drosophila with a H3.3K36R mutation finish developing and eclose?"
附件: inject 模式,默认不挂附件(若挂文件,loader 会把文本文件内容注入 prompt)。
期望答案: 80%

8. patentqa:`5bf921b7-be55-4148-bbb8-b7d6181c9a16`¶

通俗解读: 厌氧沼气发酵是一种把有机废料(如秸秆、粪便)在无氧环境下让微生物分解、同时产生甲烷生物气的工艺;发酵完成后剩下的残渣(spent biomass) 含纤维、矿物,可回收利用。问:这份专利里,这种残渣被做成什么样的固体材料、用于什么用途。本质是"专利文本挖掘" —— 输入是专利全文 PDF 或文字节选,模型要在法律腔的长文里精准摘取两个字段。
题干: "What solid material is produced from spent biomass after anaerobic biogas fermentation, and for which purposes is it used?"
附件: 通常是 patent PDF;inject 模式会把文本抽到 prompt,file 模式挂附件。
期望答案: Granular solid fibrous substrate for agriculture and fertilizer products.

9. protocolqa2:`a68f494c-50de-4200-b12b-82108e9c1d8e`¶

通俗解读: 实验 protocol 排错题。GlycoBlue 是一种染色剂,加到含 RNA 的溶液里沉淀时会变成蓝色团块,让你用肉眼就能看到微量 RNA。实验员说"做到 Day 3 的最后一步加 GlycoBlue,看不到蓝色沉淀",问哪一步做错了。输入是一份多页实验 PDF,模型要读完所有步骤,反推出"你拿错了管子——应该留水相却留了有机相"。考"长步骤说明书 + 因果诊断"。
题干: "While running the protocol, I noticed that addition of GlycoBlue to the sample at the end of Day 3 resulted in no blue RNA precipitate. What might have caused this?... Please return a single important change with a brief explanation, rather than a list of possible adjustments."
附件: protocols/a68f494c-.../protocol.pdf (实验 protocol PDF,模型要仔细读到 Day 3 Step 29)
期望答案: In step 29 on Day 3, you should take the aqueous phase. You took the the organic phase.

10. sourcequality:`b79d5cad-ca69-49c9-b2a2-72d5077ef6f2`¶

通俗解读: 循证医学 (evidence-based medicine) 评审题。一个专家组在写系统综述,要回答"第三孕期引产:机械方法 vs 药物方法,在成功率 / 剖宫产 / 子宫过度刺激 / 母婴严重不良事件上哪个更好?" 他们排除了这篇论文,问排除理由。输入是那篇被排除的论文 PDF。考"能否读懂研究问题,比对论文实际做的对照组,判断研究设计是否对题"。本例答案要点:这篇比较的其实是两种机械方法(30 mL vs 60 mL Foley 球囊),不是机械 vs 药物,所以不对题。
题干: "A panel of evidence-based medicine experts determined that the study described in paper.pdf does not provide appropriate evidence to address the following research question: In women in the third trimester requiring labour induction, do mechanical methods result in statistically significant differences in vaginal delivery rates, caesarean section rates, uterine hyperstimulation, and serious maternal or neonatal outcomes compared to pharmacological methods, amniotomy, or oxytocin?. What was their justification for excluding this study?"
附件: sourcequality/b79d5cad-.../paper.pdf(一篇要评估的论文 PDF,实际比较的是 30 mL vs 60 mL Foley 球囊)
期望答案: The study compares two mechanical methods rather than mechanical versus pharmacological methods.

11. suppqa2:`797f8691-16bd-4a55-b8d4-7ffd25c0a3e5`¶

通俗解读: 论文补充材料 (supplementary) 里总有 "S1 Table、S2 Figure" 这些读者平时不看的附表。Genomic bins = 把基因组按固定长度切成小段统计(类似把一维轴按 N bp 分桶),resolution = 桶的大小(如 10kb 表示每桶 1 万碱基)。问:某篇研究"3D 基因组结构 vs CRISPR 切割效率"的论文,S1 表格用的 bin 分辨率是多少。考"在补充材料里找一个具体参数值"。
题干: "What resolution is used for the human genomic bins listed in S1 Table of the study on strong association between genomic 3D structure and CRISPR cleavage efficiency?"
附件: inject 模式。挂的往往是论文 + 补充材料的文本摘录。
期望答案: 10kb (Exact match)

12. tableqa2:`cf2a4612-2673-443b-9dae-e07c640450c0`¶

通俗解读: Horizon 2020 是欧盟的大型科研资助计划;V1 是初级视觉皮层,prosthetic vision simulator 是给盲人做"视觉假体"的仿真平台。问:哪个研究者受 H2020 资助做了这个项目。输入是论文(或 grant 页面)里的一张资助表格,表格已被转成文字注入 prompt。考"在长表格里按多条件(资助方 + 项目描述)定位一行"。
题干: "Which researcher was funded by the Horizon 2020 Framework Programme for a study developing an open-source simulator for prosthetic vision that incorporates quantitative models of cortical stimulation in V1 based on psychophysical and neuroanatomical research?"
附件: inject 模式。表格文字内容注入 prompt。
期望答案: Pieter Roelfsema

13. tableqa2-img:`37f51984-8119-4a55-bca4-ec11018dcd2f-img`¶

通俗解读: CAT(氯霉素乙酰转移酶) 在这里是作为"示踪蛋白"的报告基因,HEPG2 是一种常用的人类肝癌细胞系,F-virosome 是一种仿病毒外壳的载药颗粒。问:这种载体把 CAT 蛋白送进 HEPG2 细胞后,细胞内每 mg 总蛋白里 CAT 的浓度是多少 pg(小数点一位)。输入是论文中某张表格的 PNG 截图。考"看表格图片、找对应格、读数字"。
题干: "What concentration of CAT protein (in pg/mg of cellular protein, one decimal place) was measured in HEPG2 cells following incubation with loaded F-virosomes?"
附件: tables/imgs/37f51984-.../table.png (表格截图)
期望答案: 275.0

14. tableqa2-pdf:`37f51984-8119-4a55-bca4-ec11018dcd2f-pdf`¶

通俗解读: 同第 13 题同一篇论文,但改了实验条件:加了 2 mg/ml asialofetuin(一种"占位"竞争抑制剂,用来堵住 F-virosome 的受体入口,验证它确实是靠这条通道入胞)。加了 asialofetuin 后 CAT 浓度应该会明显下降。输入是整篇论文 PDF,模型要自己找到那张表、定位到"+asialofetuin"那一列再读数字。考"长 PDF 里的表格阅读"。
题干: "What concentration of CAT protein (in pg/mg of cellular protein, one decimal place) was measured in HEPG2 cells following incubation with loaded F-virosomes and 2 mg/ml asialofetuin?"
附件: tables/pdfs/37f51984-.../paper.pdf (整篇论文 PDF)
期望答案: 30.0

15. trialqa:`d2e4fced-3f42-415e-be71-19ed67c56b59`¶

通俗解读: Cabotegravir + Rilpivirine 是一种长效注射式 HIV 联合疗法;HIV-1 RNA (copies/mL) 是衡量血液中病毒量的直接指标,<50 c/mL 通常视作"病毒抑制"。临床试验有严格的入组 (Inclusion) / 排除 (Exclusion) 标准(基本就是一串 IF/ELSE 规则)。问:筛选前 12 个月内,病毒载量要满足什么入组标准、哪些测量结果会被排除。考"在冗长的试验方案 (ClinicalTrials.gov 或 protocol PDF) 里精准抽出一套规则"。
题干: "In the study evaluating long-acting Cabotegravir Plus Rilpivirine, what specific virologic criteria must be met within the 12 months prior to Screening for a participant to be eligible, and what would disqualify them based on HIV-1 RNA measurements?"
附件: inject 模式。通常把 ClinicalTrials.gov 或试验方案的文字节选注入 prompt。

期望答案(两条规则):

Inclusion: two HIV-1 RNA measurements <50 c/mL within 12 months (one in 6-12 mo, one in 6 mo).
Exclusion: any HIV-1 RNA ≥50 c/mL within 6 mo, or within 6-12 mo either >200 c/mL or ≥2 measurements ≥50 c/mL.

16. GCS bucket 目录约定速查¶

子 tag	GCS 前缀模板	文件命名
cloning	`cloning/{id}/`	任意 `.gb`/`.fasta`(骨架 + 插入片段)
seqqa2	`seqs/{id}/`	`rpsR.fasta` / `lepA.fasta` / `sequence.fasta` / `protein.fasta` / `msa_.fasta` / `primer_set_.json` / `kinetics.csv` / 共享的 `GCF_040556925.1_genomic.gbff`
figqa2-img	`figs/imgs/{id}/figure.png`	单张 PNG
figqa2-pdf	`figs/pdfs/{id}/paper.pdf`	单个 PDF
tableqa2-img	`tables/imgs/{id}/table.png`	单张 PNG
tableqa2-pdf	`tables/pdfs/{id}/paper.pdf`	单个 PDF
protocolqa2	`protocols/{id}/protocol.pdf`	单个 PDF
sourcequality	`sourcequality/{id}/paper.pdf`	单个 PDF
cloning 参考答案	`validation/{id}_assembled.fa`	期望组装产物 FASTA

17. 输入链条复盘(以 seqqa2 `amplicon_length` 为例)¶

LabBenchQuestion
├── question:          "Design primers to amplify the M. genitalium rpsR CDS."
├── files:             "seqs/d7b3cad5-62aa-4aa6-a71a-b4f854ecb77e"
├── validator_params:  {"genbank_path": "GCF_040556925.1_genomic.gbff",
│                       "gene": "rpsR", "max_flank": 200}
├── answer_regex:      "(?P<forward>[ATGCatgc]+),(?P<reverse>[ATGCatgc]+)"
├── mode:              {inject: true, file: true, retrieve: true}
└── ideal:             "GAGGAAAGTGATGATTAATAAA,CTAATTTAGCAACATCTTGCTTC"
                                        │
                    create_case() ← loader 根据 `mode` 把文件挂进来
                                        │
                              ┌──────────┴──────────┐
                         mode=file                mode=inject
                 binary 附件 + 题干后缀          文件文本 concat 进 prompt
                "In your answer, refer to         "Files:\n\n## GCF_040556925.1_genomic.gbff\n\n<内容>"
                 files using only their
                 base names"
                                        │
                         Agent runner (Anthropic / OpenAI / Google / Pydantic-AI)
                         ├─ 上传 / 注入 file → 得到 file_id
                         ├─ tools: [code_execution, web_search, web_fetch]
                         ├─ 运行直到产出 <answer>FWD,REV</answer>
                                        │
                    extract_answer(output, answer_regex) → {"forward": "...", "reverse": "..."}
                                        │
              cds_primers_reward(genbank_path="<resolved>/GCF_040556925.1_genomic.gbff",
                                 gene="rpsR", forward=..., reverse=..., max_flank=200)
                                        │
                             → 1.0 / 0.0 进入 HybridEvaluator

这一条链路清楚说明:模型同时拥有自然语言题干、附件文件(1.5 MB GenBank)、@tools 沙盒(可以写 Python 去解析 GenBank / 做 PCR 模拟),但最终评估只看它是否输出了一对能 PCR 出 rpsR CDS ± 200 bp 的引物。

LABBench2 任务完整输入清单¶

0. 全局:模型可用工具(取决于 --agent 写法)¶

0.1 Pydantic-AI 默认封装¶

0.2 Anthropic 原生运行器 (evals/runners/anthropic.py)¶

0.3 文件支持对照¶

1. cloning:ae62bcdb-197b-4815-991f-cb7a9c151ff6 (restriction-ligation)¶

1.0 通俗解读¶

1.1 题干(loader 自动拼好的完整版)¶

1.2 附件文件(来自 gs://labbench2-data-public/cloning/ae62bcdb-.../)¶

1.3 Validator 参数(cloning_reward 的 validator_params)¶

1.4 可用工具¶

2. seqqa2 逐题输入(17 个 type,每条附上:题干 / 文件 / 文件内容片段 / validator 参数)¶

2.1 gc_content (ID: 7b9689fb-35de-48a8-93b4-109172c3b870)¶

2.2 amplicon_gc (ID: a3a939e4-686c-4f4e-8881-8dc9fbe9facd)¶

2.3 amplicon_length / cds_primers (ID: d7b3cad5-62aa-4aa6-a71a-b4f854ecb77e)¶

2.4 codon_optimization (ID: 65d9d8c7-0fa8-4b51-9b93-2517fd36f3a1)¶

2.5 oligo_design / cds_oligo (ID: a5c1ca48-43b2-493b-a96f-04a9891e5818)¶

2.6 primer_design / restriction_cloning (ID: 792ebbe7-c49b-4447-b186-0ccf64e31188)¶

2.7 gibson_primers (ID: fbf7bc19-e357-4214-817b-bca44f88bf3a)¶

2.8 mutation_restriction (ID: eda98dbd-b220-4c2e-9ec2-a87256517bd2)¶

2.9 mutation_synonymous (ID: e24c61d6-11db-483c-975c-500a0f9aaa13)¶

2.10 orf_amino_acid (ID: c5403ccc-1c7e-4ca7-9255-988d9ff33b81)¶

2.11 molecular_weight (ID: 6be2d787-bca9-41c0-99da-af5db544ea92)¶

2.12 protein_hydrophobicity (ID: 77e20f69-2c5a-4cc7-b4b2-2396a6eca36b)¶

2.13 enzyme_kinetics (ID: 27889fe3-6f3c-4272-8e7f-88e3c58c2cd6)¶

2.14 msa_scoring (ID: 474c1805-3562-4de0-8471-30ee84a79ff9)¶

2.15 pairwise_distances (ID: 95e0925e-e3eb-4c9e-bfb6-900c115c6cba)¶

2.16 primer_interactions (ID: c1350482-e2dd-4621-a899-7b07b8a5943a)¶

2.17 restriction_counts (ID: 12a7f522-1fdb-4f53-832b-3cc09f66adc2)¶

2.18 restriction_digest (ID: 44f27ccc-0f2b-4f87-97b3-b3a9db1d069b)¶

2.19 sequence_complexity (ID: 7cd0f6bc-42fa-4c97-b152-9ad3d48eb3d9)¶

2.20 tm_calculations (ID: f46ab5a5-5559-4829-a12c-0051fa54a967)¶

3. dbqa2:e9c8d5a1-d1c7-491f-9325-35c62d00cf52¶

4. figqa2:b9ba0817-f8c1-4817-8293-c71aa0d6efec¶

5. figqa2-img:b60fdf79-25b2-4bf2-a5bb-cb553d83770f-img¶

6. figqa2-pdf:b60fdf79-25b2-4bf2-a5bb-cb553d83770f-pdf¶

7. litqa3:517e7cf8-c5d2-4391-9e2a-235b79d93050¶

8. patentqa:5bf921b7-be55-4148-bbb8-b7d6181c9a16¶

9. protocolqa2:a68f494c-50de-4200-b12b-82108e9c1d8e¶

10. sourcequality:b79d5cad-ca69-49c9-b2a2-72d5077ef6f2¶

11. suppqa2:797f8691-16bd-4a55-b8d4-7ffd25c0a3e5¶

12. tableqa2:cf2a4612-2673-443b-9dae-e07c640450c0¶

13. tableqa2-img:37f51984-8119-4a55-bca4-ec11018dcd2f-img¶

14. tableqa2-pdf:37f51984-8119-4a55-bca4-ec11018dcd2f-pdf¶

15. trialqa:d2e4fced-3f42-415e-be71-19ed67c56b59¶

16. GCS bucket 目录约定速查¶

17. 输入链条复盘(以 seqqa2 amplicon_length 为例)¶

0. 全局:模型可用工具(取决于 `--agent` 写法)¶

0.2 Anthropic 原生运行器 (`evals/runners/anthropic.py`)¶

1. cloning:`ae62bcdb-197b-4815-991f-cb7a9c151ff6` (restriction-ligation)¶

1.2 附件文件(来自 `gs://labbench2-data-public/cloning/ae62bcdb-.../`)¶

1.3 Validator 参数(`cloning_reward` 的 `validator_params`)¶

2.1 `gc_content` (ID: `7b9689fb-35de-48a8-93b4-109172c3b870`)¶

2.2 `amplicon_gc` (ID: `a3a939e4-686c-4f4e-8881-8dc9fbe9facd`)¶

2.3 `amplicon_length` / `cds_primers` (ID: `d7b3cad5-62aa-4aa6-a71a-b4f854ecb77e`)¶

2.4 `codon_optimization` (ID: `65d9d8c7-0fa8-4b51-9b93-2517fd36f3a1`)¶

2.5 `oligo_design` / `cds_oligo` (ID: `a5c1ca48-43b2-493b-a96f-04a9891e5818`)¶

2.6 `primer_design` / `restriction_cloning` (ID: `792ebbe7-c49b-4447-b186-0ccf64e31188`)¶

2.7 `gibson_primers` (ID: `fbf7bc19-e357-4214-817b-bca44f88bf3a`)¶

2.8 `mutation_restriction` (ID: `eda98dbd-b220-4c2e-9ec2-a87256517bd2`)¶

2.9 `mutation_synonymous` (ID: `e24c61d6-11db-483c-975c-500a0f9aaa13`)¶

2.10 `orf_amino_acid` (ID: `c5403ccc-1c7e-4ca7-9255-988d9ff33b81`)¶

2.11 `molecular_weight` (ID: `6be2d787-bca9-41c0-99da-af5db544ea92`)¶

2.12 `protein_hydrophobicity` (ID: `77e20f69-2c5a-4cc7-b4b2-2396a6eca36b`)¶

2.13 `enzyme_kinetics` (ID: `27889fe3-6f3c-4272-8e7f-88e3c58c2cd6`)¶

2.14 `msa_scoring` (ID: `474c1805-3562-4de0-8471-30ee84a79ff9`)¶

2.15 `pairwise_distances` (ID: `95e0925e-e3eb-4c9e-bfb6-900c115c6cba`)¶

2.16 `primer_interactions` (ID: `c1350482-e2dd-4621-a899-7b07b8a5943a`)¶

2.17 `restriction_counts` (ID: `12a7f522-1fdb-4f53-832b-3cc09f66adc2`)¶

2.18 `restriction_digest` (ID: `44f27ccc-0f2b-4f87-97b3-b3a9db1d069b`)¶

2.19 `sequence_complexity` (ID: `7cd0f6bc-42fa-4c97-b152-9ad3d48eb3d9`)¶

2.20 `tm_calculations` (ID: `f46ab5a5-5559-4829-a12c-0051fa54a967`)¶

3. dbqa2:`e9c8d5a1-d1c7-491f-9325-35c62d00cf52`¶

4. figqa2:`b9ba0817-f8c1-4817-8293-c71aa0d6efec`¶

5. figqa2-img:`b60fdf79-25b2-4bf2-a5bb-cb553d83770f-img`¶

6. figqa2-pdf:`b60fdf79-25b2-4bf2-a5bb-cb553d83770f-pdf`¶

7. litqa3:`517e7cf8-c5d2-4391-9e2a-235b79d93050`¶

8. patentqa:`5bf921b7-be55-4148-bbb8-b7d6181c9a16`¶

9. protocolqa2:`a68f494c-50de-4200-b12b-82108e9c1d8e`¶

10. sourcequality:`b79d5cad-ca69-49c9-b2a2-72d5077ef6f2`¶

11. suppqa2:`797f8691-16bd-4a55-b8d4-7ffd25c0a3e5`¶

12. tableqa2:`cf2a4612-2673-443b-9dae-e07c640450c0`¶

13. tableqa2-img:`37f51984-8119-4a55-bca4-ec11018dcd2f-img`¶

14. tableqa2-pdf:`37f51984-8119-4a55-bca4-ec11018dcd2f-pdf`¶

15. trialqa:`d2e4fced-3f42-415e-be71-19ed67c56b59`¶

17. 输入链条复盘(以 seqqa2 `amplicon_length` 为例)¶