AlphaGenome vs Enformer
Eligiendo el Modelo de Prediccion de DNA Adecuado
Una comparacion completa de AlphaGenome y Enformer de Google DeepMind para ayudarte a elegir el mejor modelo para tu investigacion genomica.
Comparacion Rapida
| Caracteristica | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| Longitud de Contexto de Entrada | 1 Mb | 200 kb |
| Pistas de Prediccion | 5,930 | 5,313 |
| Resolucion de Salida | 1 bp | 128 bp |
| Modalidades de Prediccion | 11 | 6 |
| Contactos 3D Hi-C | Si | No |
| Ano de Lanzamiento | 2025 | 2021 |
| Arquitectura | U-Net + Transformer | Solo Transformer |
| Cobertura del Genoma | 98% (no codificante) | Enfocado en promotores |
Comparacion de Arquitectura
Entendiendo las diferencias tecnicas entre los dos modelos
AlphaGenome
Hibrido U-Net + Transformer
Codificador U-Net
Extraccion de caracteristicas multi-resolucion que captura patrones en diferentes escalas genomicas (10bp a 100kb)
Backbone Transformer
Capas de auto-atencion modelan interacciones regulatorias de largo alcance a traves de toda la entrada de 1Mb
Decodificador CNN
Produce salida de resolucion de base unica, permitiendo prediccion precisa del efecto de variantes
Cabezas Multi-tarea
Cabezas de salida especializadas para cada modalidad (CAGE, ATAC, Hi-C, etc.)
Enformer
Arquitectura Transformer Pura
Stem Convolucional
Capas convolucionales iniciales procesan la secuencia de DNA en embeddings
Bloques Transformer
11 bloques transformer con auto-atencion, limitados a contexto efectivo de 200kb
Capas de Pooling
El submuestreo produce bins de salida con resolucion de 128bp
Cabezas de Tarea
Cabezas de prediccion separadas para genomas humano y de raton
Benchmarks de Rendimiento
Como se comparan los modelos en metricas clave
Contexto de Entrada
Resolucion
Correlacion CAGE
Efecto de Variantes
Modalidades
Estructura 3D
Cuando Usar Cada Modelo
Recomendaciones basadas en tus necesidades de investigacion
✓Elige AlphaGenome cuando:
- •Analizar interacciones regulatorias de largo alcance (bucles enhancer-promotor)
- •Predecir efectos de variantes con resolucion de base unica
- •Estudiar estructura 3D del genoma y contactos de cromatina
- •Trabajar con variantes no codificantes en regiones GWAS
- •Necesitar predicciones multimodales completas (11 tipos)
- •Priorizar variantes no codificantes raras para interpretacion clinica
○Considera Enformer cuando:
- •Trabajar con pipelines existentes basados en Enformer
- •Necesitar predicciones para genomas humano y de raton
- •Analizar regiones promotoras bien caracterizadas
- •Los recursos computacionales son limitados
- •La reproducibilidad con benchmarks publicados de Enformer es importante
- •El analisis regulatorio de corto alcance (<200kb) es suficiente
No Sabes Cual Modelo Elegir?
Pregunta a nuestro asistente de IA para recomendaciones personalizadas basadas en tus necesidades de investigacion
Model Comparison Assistant Asistente de Seleccion de Modelos
Experimenta IA Genómica
Migrando desde Enformer
Pasos para transicionar tus flujos de trabajo a AlphaGenome
Actualizar Formato de Entrada
AlphaGenome acepta secuencias mas largas (1Mb vs 200kb). Ajusta tu preprocesamiento de entrada para aprovechar el contexto extendido.
Mapear Pistas de Salida
AlphaGenome tiene diferente organizacion de pistas. Usa nuestra guia de mapeo para convertir IDs de pistas de Enformer a equivalentes de AlphaGenome.
Ajustar Resolucion
AlphaGenome produce salida a resolucion de 1bp vs 128bp. Actualiza el analisis downstream para manejar predicciones de mayor resolucion.
Aprovechar Nuevas Modalidades
Aprovecha los tipos de prediccion adicionales de AlphaGenome como contactos Hi-C y actividad MPRA.
Listo para Probar AlphaGenome?
Experimenta la proxima generacion de analisis de secuencias de DNA con las capacidades avanzadas de AlphaGenome.
Preguntas Frecuentes de Comparacion
Preguntas comunes sobre AlphaGenome vs Enformer
Puedo usar ambos modelos juntos?
Si! Muchos investigadores usan Enformer para screening inicial rapido y AlphaGenome para analisis detallado de los mejores candidatos. Los modelos tienen fortalezas complementarias - la velocidad de Enformer para escaneos genoma-completo y la resolucion de AlphaGenome para priorizacion de variantes.
Es AlphaGenome solo un Enformer actualizado?
No, AlphaGenome es una arquitectura fundamentalmente diferente. Aunque ambos predicen funciones de secuencias de DNA, AlphaGenome usa un diseno hibrido U-Net + Transformer que permite contexto 5x mas largo (1Mb vs 200kb) y salida de resolucion de base unica. Tambien incluye nuevas modalidades como prediccion de contactos Hi-C.
Cual modelo es mas preciso?
AlphaGenome generalmente muestra mayor correlacion con datos experimentales en la mayoria de los benchmarks (ej., 0.87 vs 0.82 para correlacion CAGE). La mejora es especialmente notable para prediccion de efecto de variantes (0.91 vs 0.84 AUROC) e interacciones regulatorias de largo alcance.
Reemplaza AlphaGenome a AlphaMissense?
No, son complementarios. AlphaMissense se enfoca en variantes codificantes de proteinas (mutaciones missense), mientras que AlphaGenome cubre regiones no codificantes (98% del genoma). Juntos, proporcionan interpretacion completa de variantes a nivel de genoma completo.
Que hay de los requisitos computacionales?
AlphaGenome requiere mas computo debido a su mayor contexto y resolucion. Para aplicaciones de alto rendimiento, considera usar procesamiento por lotes y nuestra API en la nube. Enformer puede ser mas adecuado para entornos con recursos limitados.
Son iguales los datos de entrenamiento?
Ambos modelos estan entrenados en fuentes de datos similares (ENCODE, Roadmap Epigenomics), pero AlphaGenome incluye datasets adicionales y anotaciones actualizadas. El entrenamiento de AlphaGenome tambien incorpora avances recientes en aprendizaje auto-supervisado.