[谷歌] 谷歌AlphaGenome横空出世:揭示DNA天书
解密生命密码：DeepMind开启NDA研究新纪元
在解密生命“密码”这一领域，谷歌DeepMind早已展开布局。
5年前，蛋白质预测模型AlphaFold出世，在业界曾掀起海啸级巨震，还登上了Neture、Science年度十大科学发现榜单。
从初代AlphaFold到AlphaFold 3，阶跃式进化，成功预测了人类98.5%蛋白质，并拿下2024年诺贝尔奖。
这项世界级成果催生了专注于药物发现的衍生公司Isomorphic Labs，引领了用AI设计新药的浪潮。
AlphaGenome的出世，再一次拓展了AI在NDA领域的研究。
人类基因约有30亿个碱基，但其中只有不到2%的序列，用于编码蛋白质，其余98%被称为非编码区。
然而，它们对调控基因的活性至关重要，并包含了大量与疾病相关的变异位点。
直到现在，生物学家实际上无法看清它是如何运作的。
AlphaGenome正是为解读这些广阔的非编码序列及其内部变异，提供了全新的视角。
这是该领域的里程碑式突破。我们首次拥有了一个统一模型，能在各类基因组任务中同时实现长程上下文关联、碱基级精度和最先进的性能表现。
如今，AlphaGenome能够接收长达100万个碱基字母（即碱基对）的DNA序列作为输入，并据此预测用以表征其调控活性的数千种分子特性。
通过比对突变序列与原始序列的预测结果，模型还能量化评估基因变异或突变所带来的影响。
AlphaGenome将一百万个DNA碱基作为输入，并预测不同组织和细胞类型中的多种分子特性
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还没人说话啊，我想来说几句
在解密生命“密码”这一领域，谷歌DeepMind早已展开布局。
5年前，蛋白质预测模型AlphaFold出世，在业界曾掀起海啸级巨震，还登上了Neture、Science年度十大科学发现榜单。
从初代AlphaFold到AlphaFold 3，阶跃式进化，成功预测了人类98.5%蛋白质，并拿下2024年诺贝尔奖。
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AlphaGenome的出世，再一次拓展了AI在NDA领域的研究。
人类基因约有30亿个碱基，但其中只有不到2%的序列，用于编码蛋白质，其余98%被称为非编码区。
然而，它们对调控基因的活性至关重要，并包含了大量与疾病相关的变异位点。
直到现在，生物学家实际上无法看清它是如何运作的。
AlphaGenome正是为解读这些广阔的非编码序列及其内部变异，提供了全新的视角。
这是该领域的里程碑式突破。我们首次拥有了一个统一模型，能在各类基因组任务中同时实现长程上下文关联、碱基级精度和最先进的性能表现。
如今，AlphaGenome能够接收长达100万个碱基字母（即碱基对）的DNA序列作为输入，并据此预测用以表征其调控活性的数千种分子特性。
通过比对突变序列与原始序列的预测结果，模型还能量化评估基因变异或突变所带来的影响。
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