本研究针对非程序员在计算生物学分析中面临的困难，提出了OLAF这一开放源代码平台，旨在通过自然语言进行生物信息学分析。该平台结合大型语言模型和模块化架构，能够生成和执行真实科学数据的分析代码，具有用户友好的界面，促进了生物科学研究的透明化与可重复性，对生命科学研究领域具有重要的推动作用。

本文提出了一种名为OLAF的即插即用框架，旨在解决多对象多部件场景分割的复杂性问题。OLAF通过引入对象基础的结构线索和权重适应技术，在多个数据集上显著提高了模型性能，尤其在处理小部件时表现突出。