PlantAI-dev/manuscript/plantai_aiia_zh/02_pre_submission_review.md

PlantAI中文稿预审与AIIA适配报告

总体判断

当前材料已经形成一篇结构完整、系统边界清楚的中文研究论文草稿，但尚不是可投稿终稿。最有竞争力的主张不是“智能体数量多”，而是PlantAI把自然语言规划、实验设计语义、阶段契约、真实执行、Manifest追溯和图证据检索连接在同一系统内。最大拒稿风险是目前缺少真实对照实验、消融和端到端生物学案例；Figures 2–5的定量内容仅是版式模拟，必须在投稿前替换。

审稿人视角

可能认可

• 研究问题清楚：语言模型产生的植物生信计划如何受到执行与证据约束。
• 系统主动排除了Diagnosis Agent、未启用的agentic RAG和未完成的GWAS，避免贡献膨胀。
• 五个Result分别覆盖系统闭环、RNA-seq设计、端到端案例、Extension和Graph RAG，叙事完整。

主要质疑

1. 是否只是把LangGraph、工作流和Graph RAG拼接在一起，缺少新的技术原理？需要用消融证明契约、Preflight、范围身份和图路径各自解决了什么具体失败。
2. 是否优于固定流程或通用代码智能体？需要公平基线，不能只展示系统自身成功案例。
3. 是否具有农业价值？至少需要一个真实植物RNA-seq到候选家族案例，并报告可解释、可核查的生物学观察。
4. 是否可复现？需要冻结模型、提示词、软件环境、索引、数据版本和随机种子。

预判结论

当前状态：major experiments required。完成Table 2中的五组真实实验后，才适合进入AIIA投稿准备。

生信分析师视角

方法优点

• RNA-seq不是固定两组模板，而是显式处理因素、重复、批次、比较方向和可估计性。
• 候选家族由多类证据形成，并通过成员集合与Manifest向下游传播。
• 基因家族阶段覆盖鉴定、进化、结构、共线性、表达、PPI和同源等常用环节。

必补内容

• 每个真实数据集的物种、参考基因组、注释版本、样本数、重复和数据库项目号。
• 差异表达设计公式、contrast方向、过滤和多重校正阈值。
• 富集背景、ID映射成功率、数据库版本和多重检验方法。
• 候选家族排序规则及敏感性分析，避免打分公式任意。
• 端到端案例中所有阶段是否使用同一成员集合和物种范围。
• 将PPI、同源和RAG证据限定为假设支持，不能写成基因功能因果验证。

智能体工程师视角

工程贡献

• 核心调用链能够从意图和规划进入Preflight、阶段注册表、共享后端与CLI。
• 完成状态由Manifest和可解析产物定义，而非语言模型的自然语言回复。
• RNA-seq确认令牌与用户、任务、包指纹、子计划和版本绑定。
• Extension以原始基线和golden比较约束转换，不把包装成功等同于算法正确。
• Graph RAG返回证据句、章节、论文标识、置信度、声明范围和输出层。

必做消融与压力测试

• 去除Preflight、契约、范围身份和Manifest校验，分别测量非法计划、错配复用和假完成。
• 测试确认令牌过期、篡改、跨任务重放和计划更新后的失效。
• Extension按代码复杂度分层，并区分输入绑定、参数语义、依赖和输出收集错误。
• Graph RAG测试实体别名、物种歧义、关系方向、多跳长度和候选层泄漏。
• 报告模型调用失败、工具超时、幂等重试和部分阶段失败后的恢复策略。

AIIA适配审计

根据2026年7月核对的AIIA官方作者指南：

• 期刊接收Original research papers，范围覆盖AI在农业、食物和生物系统工程中的理论与实际应用；PlantAI主题在范围内，但稿件必须突出植物研究任务和实际分析收益。
• 正文应采用编号章节；当前结构符合。
• 摘要应独立、简洁且陈述真实主要结果；当前摘要故意不报告模拟性能，做法正确，但真实实验后必须补入主要数值。
• 正文引用采用作者—年份体例，文后按字母顺序排列；当前第一批参考文献已据此调整。
• 图注应与图文件分开，图中文字尽量少；当前稿件保留了独立Figure legends。
• 期刊官方指南不允许使用生成式AI或AI辅助工具创建或修改投稿图像。当前图由可复现Python脚本绘制，属于草稿与分析产物；投稿前作者必须依据期刊政策判断其合规性，并由作者亲自核验、必要时重新生成所有图。不能直接把当前AI辅助生成的图包作为投稿图包。
• TIFF组合图最低500 dpi；当前脚本导出600 dpi，同时保留SVG和PDF，分辨率满足保守技术标准。

官方页面：

• Aims and scope: https://www.sciencedirect.com/journal/artificial-intelligence-in-agriculture
• Guide for authors: https://www.sciencedirect.com/journal/artificial-intelligence-in-agriculture/publish/guide-for-authors

投稿前硬门槛

1. 用真实实验替换Figures 2–5和所有“模拟草稿结果”段落。
2. 完成至少一个真实植物RNA-seq→候选家族→深度分析案例。
3. 完成强基线、关键消融、失败案例和统计不确定性报告。
4. 将参考文献扩充为覆盖智能体工作流、植物组学、实验设计、代码转写和Graph RAG的完整文献集。
5. 补齐作者、单位、通讯信息、CRediT、基金、致谢、利益冲突、数据和代码永久地址。
6. 由全体作者逐图逐数核验，并完成AIIA关于AI辅助写作和图像政策所要求的声明或重绘。