AlphaGenome Atlas
来自 Google DeepMind · 期号 2026-09-08
摘要
人类基因组有 30 亿个碱基对，每个位置都可能发生单字母变异。过去只能靠实验逐个验证，速度极慢。 Google DeepMind 发布了 AlphaGenome Atlas，用 AI 预测了人类基因组中 90 亿种单字母 DNA 变异的分子效应。它相当于一张变异效应地图，研究者可以快速查询某个突变是否影响基因功能，无需从头做实验。 论文附有开源代码和在线查询工具。
深读
导读 人类基因组中每个位置都可能发生单字母变异，过去只能靠实验逐个验证，速度极慢。Google DeepMind 发布了 AlphaGenome Atlas，用 AI 预测了人类基因组中 90 亿种单字母 DNA 变异的分子效应，并提供了一个免费在线查询平台。读完本文，你将了解这张“变异效应地图”能做什么、它的核心指标 AVI 分数如何工作，以及它在罕见病研究和群体遗传学中的初步验证结果。 关键信息 - AlphaGenome Atlas 是一个 1 PB 的数据集，包含人类基因组中 90 亿种单核苷酸变异的分子效应预测，规模是 AlphaFold 数据库的 30 倍以上。 - 数据集覆盖编码区（占基因组 2%）和非编码区（占 98%），后者调控基因活性并包含大多数与性状相关的变异。 - 核心指标 AVI 分数融合了 AlphaGenome 和 AlphaMissense 两个模型的预测，将每个变异的分子效应压缩为一个数值，用于快速排序和解读。 - 在罕见病研究中，Broad Institute 团队利用 AVI 分数发现了一个被此前研究遗漏的 DNM1 基因变异，该变异导致错误的剪接位点，与癫痫性脑病强相关。 - 在 UK Biobank 超过 54,000 名参与者的全基因组数据中，研究者利用 AlphaGenome Atlas 发现了 22% 更多非编码区遗传关联，并定位了与衰老相关的 PLA2G7 和细胞氧传感器 EGLN1 等关键蛋白的调控变异。 逐节讲解 背景：解读基因变异的瓶颈 人类基因组有约 30 亿个碱基对，每个位置都可能发生单字母变异，总计约 90 亿种可能。过去，逐一在实验室中测试这些变异的分子效应几乎不可能。Google DeepMind 此前已发布 AlphaGenome 模型，可以预测特定变异的影响，但研究者缺乏一个全局视角。AlphaGenome Atlas 正是通过大规模预计算，将模型预测覆盖到整个基因组，形成一张“变异效应地图”。 核心资源：AVI 分数与特征归因 AlphaGenome Atlas 提供了多层资源。最核心的是 AVI 分数，它将 AlphaGenome（预测变异对基因调控的影响）和 AlphaMissense（预测改变蛋白质的变异的影响）两个模型的输出合并为一个数值，帮助研究者快速排序和筛选变异。每个 AVI 分数还附带特征归因，解释该分数由哪些分子过程驱动，例如 RNA 剪接、染色质可及性或基因表达。此外，数据集还包含超过 2,500 个重复出现的 DNA 序列基序及其位置，相当于基因组的“词汇表”。测试表明，AVI 分数在多个变异致病性和罕见病基准上达到了最佳性能。 实际应用：罕见病与群体遗传学 AlphaGenome Atlas 已在三个方向得到验证。第一，罕见病研究：Broad Institute…