AlphaGenome مقابل Enformer
اختيار نموذج التنبؤ المناسب للحمض النووي
مقارنة شاملة بين AlphaGenome و Enformer من Google DeepMind لمساعدتك في اختيار أفضل نموذج لأبحاثك الجينومية.
مقارنة سريعة
| الميزة | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| طول سياق الإدخال | 1 ميجا قاعدة | 200 كيلو قاعدة |
| مسارات التنبؤ | 5,930 | 5,313 |
| دقة الإخراج | 1 زوج قواعد | 128 زوج قواعد |
| طرائق التنبؤ | 11 | 6 |
| اتصالات Hi-C ثلاثية الأبعاد | نعم | لا |
| سنة الإصدار | 2025 | 2021 |
| البنية | U-Net + Transformer | Transformer فقط |
| تغطية الجينوم | 98% (غير مشفر) | يركز على المحفزات |
مقارنة البنية
فهم الاختلافات التقنية بين النموذجين
AlphaGenome
هجين U-Net + Transformer
مشفر U-Net
استخراج الميزات متعدد الدقة يلتقط الأنماط على نطاقات جينومية مختلفة (من 10 إلى 100 كيلو قاعدة)
العمود الفقري Transformer
طبقات الانتباه الذاتي تنمذج التفاعلات التنظيمية بعيدة المدى عبر كامل الإدخال البالغ 1 ميجا قاعدة
فك ترميز CNN
ينتج إخراجاً بدقة قاعدة واحدة، مما يتيح التنبؤ الدقيق بتأثير المتغيرات
رؤوس متعددة المهام
رؤوس إخراج متخصصة لكل طريقة (CAGE، ATAC، Hi-C، إلخ)
Enformer
بنية Transformer نقية
ساق تلافيفية
الطبقات التلافيفية الأولية تعالج تسلسل الحمض النووي إلى تضمينات
كتل Transformer
11 كتلة transformer مع انتباه ذاتي، محدودة بسياق فعال 200 كيلو قاعدة
طبقات التجميع
تقليل العينات ينتج صناديق إخراج بدقة 128 زوج قواعد
رؤوس المهام
رؤوس تنبؤ منفصلة للجينومات البشرية والفأرية
معايير الأداء
كيف تقارن النماذج على المقاييس الرئيسية
سياق الإدخال
الدقة
ارتباط CAGE
تأثير المتغير
الطرائق
البنية ثلاثية الأبعاد
متى تستخدم كل نموذج
توصيات بناءً على احتياجاتك البحثية
✓اختر AlphaGenome عندما:
- •تحليل التفاعلات التنظيمية بعيدة المدى (حلقات المعزز-المحفز)
- •التنبؤ بتأثيرات المتغيرات بدقة قاعدة واحدة
- •دراسة بنية الجينوم ثلاثية الأبعاد واتصالات الكروماتين
- •العمل مع متغيرات غير مشفرة في مناطق GWAS
- •الحاجة إلى تنبؤات متعددة الطرائق شاملة (11 نوعاً)
- •تحديد أولويات المتغيرات غير المشفرة النادرة للتفسير السريري
○فكر في Enformer عندما:
- •العمل مع خطوط أنابيب قائمة على Enformer
- •الحاجة إلى تنبؤات لكل من الجينومات البشرية والفأرية
- •تحليل مناطق المحفزات المميزة جيداً
- •الموارد الحسابية محدودة
- •قابلية التكرار مع معايير Enformer المنشورة مهمة
- •التحليل التنظيمي قصير المدى (<200 كيلو قاعدة) كافٍ
غير متأكد من أي نموذج تختار؟
اسأل مساعدنا الذكي للحصول على توصيات مخصصة بناءً على احتياجاتك البحثية
Model Comparison Assistant مساعد اختيار النموذج
جرب الذكاء الاصطناعي للجينوم
الانتقال من Enformer
خطوات لنقل سير العمل الخاص بك إلى AlphaGenome
تحديث تنسيق الإدخال
يقبل AlphaGenome تسلسلات أطول (1 ميجا قاعدة مقابل 200 كيلو قاعدة). اضبط معالجة الإدخال المسبقة للاستفادة من السياق الممتد.
تعيين مسارات الإخراج
لدى AlphaGenome تنظيم مسارات مختلف. استخدم دليل التعيين الخاص بنا لتحويل معرفات مسارات Enformer إلى معادلاتها في AlphaGenome.
ضبط الدقة
يخرج AlphaGenome بدقة 1 زوج قواعد مقابل 128. قم بتحديث التحليلات اللاحقة للتعامل مع التنبؤات عالية الدقة.
استفد من الطرائق الجديدة
استفد من أنواع التنبؤ الإضافية في AlphaGenome مثل اتصالات Hi-C ونشاط MPRA.
مستعد لتجربة AlphaGenome؟
اختبر الجيل القادم من تحليل تسلسل الحمض النووي مع قدرات AlphaGenome المتقدمة.
الأسئلة الشائعة للمقارنة
أسئلة شائعة حول AlphaGenome مقابل Enformer
هل يمكنني استخدام كلا النموذجين معاً؟
نعم! يستخدم العديد من الباحثين Enformer للفحص الأولي السريع و AlphaGenome للتحليل المفصل لأفضل المرشحين. النماذج لها نقاط قوة متكاملة - سرعة Enformer لمسح الجينوم الكامل ودقة AlphaGenome لتحديد أولويات المتغيرات.
هل AlphaGenome مجرد Enformer محدث؟
لا، AlphaGenome له بنية مختلفة جوهرياً. بينما يتنبأ كلاهما بوظائف تسلسل الحمض النووي، يستخدم AlphaGenome تصميم U-Net + Transformer هجين يتيح سياقاً أطول 5 مرات (1 ميجا قاعدة مقابل 200 كيلو قاعدة) وإخراج بدقة قاعدة واحدة. كما يتضمن طرائق جديدة مثل تنبؤ اتصالات Hi-C.
أي نموذج أكثر دقة؟
يُظهر AlphaGenome عموماً ارتباطاً أعلى مع البيانات التجريبية عبر معظم المعايير (مثلاً، 0.87 مقابل 0.82 لارتباط CAGE). التحسن ملحوظ بشكل خاص لتنبؤ تأثير المتغيرات (0.91 مقابل 0.84 AUROC) والتفاعلات التنظيمية بعيدة المدى.
هل يحل AlphaGenome محل AlphaMissense؟
لا، هما متكاملان. يركز AlphaMissense على المتغيرات المشفرة للبروتين (الطفرات المغلطة)، بينما يغطي AlphaGenome المناطق غير المشفرة (98% من الجينوم). معاً، يوفران تفسيراً شاملاً للمتغيرات على مستوى الجينوم.
ماذا عن المتطلبات الحسابية؟
يتطلب AlphaGenome المزيد من الحوسبة بسبب سياقه الأكبر ودقته الأعلى. للتطبيقات عالية الإنتاجية، فكر في استخدام المعالجة الدفعية وواجهة برمجة التطبيقات السحابية الخاصة بنا. قد يكون Enformer أكثر ملاءمة للبيئات محدودة الموارد.
هل بيانات التدريب هي نفسها؟
يتم تدريب كلا النموذجين على مصادر بيانات مماثلة (ENCODE، Roadmap Epigenomics)، لكن AlphaGenome يتضمن مجموعات بيانات إضافية وتعليقات محدثة. يدمج تدريب AlphaGenome أيضاً التطورات الحديثة في التعلم ذاتي الإشراف.