AlphaGenome vs Enformer
Choisir le Bon Modele de Prediction DNA
Une comparaison complete d'AlphaGenome et Enformer de Google DeepMind pour vous aider a choisir le meilleur modele pour votre recherche genomique.
Comparaison Rapide
| Caracteristique | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| Longueur du Contexte d'Entree | 1 Mb | 200 kb |
| Pistes de Prediction | 5 930 | 5 313 |
| Resolution de Sortie | 1 bp | 128 bp |
| Modalites de Prediction | 11 | 6 |
| Contacts 3D Hi-C | Oui | Non |
| Annee de Sortie | 2025 | 2021 |
| Architecture | U-Net + Transformer | Transformer uniquement |
| Couverture du Genome | 98% (non-codant) | Centre sur les promoteurs |
Comparaison d'Architecture
Comprendre les differences techniques entre les deux modeles
AlphaGenome
Hybride U-Net + Transformer
Encodeur U-Net
Extraction de caracteristiques multi-resolution capturant des motifs a differentes echelles genomiques (10bp a 100kb)
Backbone Transformer
Les couches d'auto-attention modelisent les interactions regulatrices a longue portee sur l'ensemble de l'entree de 1Mb
Decodeur CNN
Produit une sortie a resolution de base unique, permettant une prediction precise des effets de variants
Tetes Multi-taches
Tetes de sortie specialisees pour chaque modalite (CAGE, ATAC, Hi-C, etc.)
Enformer
Architecture Transformer Pure
Stem Convolutif
Les couches convolutives initiales traitent la sequence DNA en embeddings
Blocs Transformer
11 blocs transformer avec auto-attention, limites a un contexte effectif de 200kb
Couches de Pooling
Le sous-echantillonnage produit des bins de sortie a resolution de 128bp
Tetes de Tache
Tetes de prediction separees pour les genomes humain et de souris
Benchmarks de Performance
Comment les modeles se comparent sur les metriques cles
Contexte d'Entree
Resolution
Correlation CAGE
Effet des Variants
Modalites
Structure 3D
Quand Utiliser Chaque Modele
Recommandations basees sur vos besoins de recherche
✓Choisissez AlphaGenome quand :
- •Analyse des interactions regulatrices a longue portee (boucles enhancer-promoteur)
- •Prediction des effets de variants a resolution de base unique
- •Etude de la structure 3D du genome et des contacts chromatiniens
- •Travail avec des variants non-codants dans les regions GWAS
- •Besoin de predictions multi-modales completes (11 types)
- •Priorisation des variants non-codants rares pour l'interpretation clinique
○Considerez Enformer quand :
- •Travail avec des pipelines existants bases sur Enformer
- •Besoin de predictions pour les genomes humain et de souris
- •Analyse des regions promotrices bien caracterisees
- •Les ressources informatiques sont limitees
- •La reproductibilite avec les benchmarks Enformer publies est importante
- •L'analyse regulatrice a courte portee (<200kb) est suffisante
Pas sur de quel modele choisir ?
Demandez a notre assistant IA des recommandations personnalisees basees sur vos besoins de recherche
Model Comparison Assistant Assistant de Selection de Modele
Découvrez l'IA Génomique
Migration depuis Enformer
Etapes pour transitionner vos workflows vers AlphaGenome
Mettre a jour le Format d'Entree
AlphaGenome accepte des sequences plus longues (1Mb vs 200kb). Ajustez votre pretraitement d'entree pour profiter du contexte etendu.
Mapper les Pistes de Sortie
AlphaGenome a une organisation de pistes differente. Utilisez notre guide de mapping pour convertir les IDs de pistes Enformer en equivalents AlphaGenome.
Ajuster la Resolution
AlphaGenome produit une sortie a resolution de 1bp vs 128bp. Mettez a jour l'analyse en aval pour gerer des predictions a plus haute resolution.
Exploiter les Nouvelles Modalites
Profitez des types de prediction supplementaires d'AlphaGenome comme les contacts Hi-C et l'activite MPRA.
Pret a Essayer AlphaGenome ?
Decouvrez la prochaine generation d'analyse de sequences DNA avec les capacites avancees d'AlphaGenome.
FAQ Comparaison
Questions courantes sur AlphaGenome vs Enformer
Puis-je utiliser les deux modeles ensemble ?
Oui ! De nombreux chercheurs utilisent Enformer pour un screening initial rapide et AlphaGenome pour une analyse detaillee des meilleurs candidats. Les modeles ont des forces complementaires - la vitesse d'Enformer pour les scans genome-entier et la resolution d'AlphaGenome pour la priorisation des variants.
AlphaGenome est-il juste un Enformer mis a jour ?
Non, AlphaGenome est une architecture fondamentalement differente. Bien que les deux predisent les fonctions des sequences DNA, AlphaGenome utilise un design hybride U-Net + Transformer qui permet un contexte 5x plus long (1Mb vs 200kb) et une sortie a resolution de base unique. Il inclut egalement de nouvelles modalites comme la prediction de contacts Hi-C.
Quel modele est le plus precis ?
AlphaGenome montre generalement une correlation plus elevee avec les donnees experimentales sur la plupart des benchmarks (ex., 0,87 vs 0,82 pour la correlation CAGE). L'amelioration est particulierement notable pour la prediction d'effet de variants (0,91 vs 0,84 AUROC) et les interactions regulatrices a longue portee.
AlphaGenome remplace-t-il AlphaMissense ?
Non, ils sont complementaires. AlphaMissense se concentre sur les variants codant pour les proteines (mutations faux-sens), tandis qu'AlphaGenome couvre les regions non-codantes (98% du genome). Ensemble, ils fournissent une interpretation complete des variants a l'echelle du genome.
Qu'en est-il des exigences informatiques ?
AlphaGenome necessite plus de calcul en raison de son contexte plus large et de sa resolution plus elevee. Pour les applications a haut debit, envisagez d'utiliser le traitement par lots et notre API cloud. Enformer peut etre plus adapte aux environnements a ressources limitees.
Les donnees d'entrainement sont-elles les memes ?
Les deux modeles sont entraines sur des sources de donnees similaires (ENCODE, Roadmap Epigenomics), mais AlphaGenome inclut des jeux de donnees supplementaires et des annotations mises a jour. L'entrainement d'AlphaGenome integre egalement les avancees recentes en apprentissage auto-supervise.