AlphaGenome vs Enformer
Scegliere il Modello Giusto per la Predizione del DNA
Un confronto completo tra AlphaGenome ed Enformer di Google DeepMind per aiutarti a scegliere il miglior modello per la tua ricerca genomica.
Confronto Rapido
| Caratteristica | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| Lunghezza Contesto Input | 1 Mb | 200 kb |
| Tracce di Predizione | 5.930 | 5.313 |
| Risoluzione Output | 1 bp | 128 bp |
| Modalita di Predizione | 11 | 6 |
| Contatti 3D Hi-C | Si | No |
| Anno di Rilascio | 2025 | 2021 |
| Architettura | U-Net + Transformer | Solo Transformer |
| Copertura Genoma | 98% (non codificante) | Focalizzato sui promotori |
Confronto Architettura
Comprendere le differenze tecniche tra i due modelli
AlphaGenome
Ibrido U-Net + Transformer
Encoder U-Net
L'estrazione di caratteristiche multi-risoluzione cattura pattern a diverse scale genomiche (da 10bp a 100kb)
Backbone Transformer
I livelli di self-attention modellano interazioni regolatorie a lungo raggio sull'intero input di 1Mb
Decoder CNN
Produce output a risoluzione di singola base, consentendo predizioni precise dell'effetto delle varianti
Head Multi-task
Head di output specializzate per ogni modalita (CAGE, ATAC, Hi-C, ecc.)
Enformer
Architettura Transformer Pura
Stem Convoluzionale
I livelli convoluzionali iniziali elaborano la sequenza di DNA in embedding
Blocchi Transformer
11 blocchi transformer con self-attention, limitati a un contesto effettivo di 200kb
Livelli di Pooling
Il downsampling produce bin di output con risoluzione di 128bp
Head dei Task
Head di predizione separate per genomi umano e di topo
Benchmark delle Prestazioni
Come si confrontano i modelli sulle metriche chiave
Contesto Input
Risoluzione
Correlazione CAGE
Effetto Variante
Modalita
Struttura 3D
Quando Usare Ogni Modello
Raccomandazioni basate sulle tue esigenze di ricerca
✓Scegli AlphaGenome quando:
- •Analizzi interazioni regolatorie a lungo raggio (loop enhancer-promotore)
- •Predici effetti delle varianti a risoluzione di singola base
- •Studi la struttura 3D del genoma e i contatti della cromatina
- •Lavori con varianti non codificanti in regioni GWAS
- •Hai bisogno di predizioni multi-modali complete (11 tipi)
- •Prioritizzi varianti non codificanti rare per l'interpretazione clinica
○Considera Enformer quando:
- •Lavori con pipeline esistenti basate su Enformer
- •Hai bisogno di predizioni per genomi umano e di topo
- •Analizzi regioni promotrici ben caratterizzate
- •Le risorse computazionali sono limitate
- •La riproducibilita con benchmark Enformer pubblicati e importante
- •L'analisi regolatoria a corto raggio (<200kb) e sufficiente
Non sei sicuro di quale modello scegliere?
Chiedi al nostro assistente AI per raccomandazioni personalizzate basate sulle tue esigenze di ricerca
Model Comparison Assistant Assistente Selezione Modello
Prova l'IA Genomica
Migrazione da Enformer
Passaggi per trasferire i tuoi workflow ad AlphaGenome
Aggiorna il Formato di Input
AlphaGenome accetta sequenze piu lunghe (1Mb vs 200kb). Adatta il preprocessing dell'input per sfruttare il contesto esteso.
Mappa le Tracce di Output
AlphaGenome ha un'organizzazione delle tracce diversa. Usa la nostra guida di mappatura per convertire gli ID delle tracce Enformer negli equivalenti AlphaGenome.
Adatta la Risoluzione
AlphaGenome produce output a risoluzione di 1bp vs 128bp. Aggiorna le analisi downstream per gestire predizioni a risoluzione piu alta.
Sfrutta le Nuove Modalita
Approfitta dei tipi di predizione aggiuntivi di AlphaGenome come contatti Hi-C e attivita MPRA.
Pronto a Provare AlphaGenome?
Sperimenta la prossima generazione di analisi delle sequenze di DNA con le capacita avanzate di AlphaGenome.
FAQ sul Confronto
Domande comuni su AlphaGenome vs Enformer
Posso usare entrambi i modelli insieme?
Si! Molti ricercatori usano Enformer per uno screening iniziale rapido e AlphaGenome per l'analisi dettagliata dei migliori candidati. I modelli hanno punti di forza complementari - la velocita di Enformer per le scansioni dell'intero genoma e la risoluzione di AlphaGenome per la prioritizzazione delle varianti.
AlphaGenome e solo un Enformer aggiornato?
No, AlphaGenome e un'architettura fondamentalmente diversa. Mentre entrambi prevedono le funzioni delle sequenze di DNA, AlphaGenome usa un design ibrido U-Net + Transformer che consente un contesto 5 volte piu lungo (1Mb vs 200kb) e output a risoluzione di singola base. Include anche nuove modalita come la predizione dei contatti Hi-C.
Quale modello e piu accurato?
AlphaGenome generalmente mostra una correlazione piu alta con i dati sperimentali nella maggior parte dei benchmark (es. 0,87 vs 0,82 per correlazione CAGE). Il miglioramento e particolarmente notevole per la predizione dell'effetto delle varianti (0,91 vs 0,84 AUROC) e le interazioni regolatorie a lungo raggio.
AlphaGenome sostituisce AlphaMissense?
No, sono complementari. AlphaMissense si concentra sulle varianti che codificano proteine (mutazioni missense), mentre AlphaGenome copre le regioni non codificanti (98% del genoma). Insieme, forniscono un'interpretazione completa delle varianti a livello dell'intero genoma.
Che dire dei requisiti computazionali?
AlphaGenome richiede piu potenza di calcolo a causa del suo contesto piu grande e della risoluzione piu alta. Per applicazioni ad alto throughput, considera l'uso dell'elaborazione batch e della nostra API cloud. Enformer potrebbe essere piu adatto per ambienti con risorse limitate.
I dati di training sono gli stessi?
Entrambi i modelli sono addestrati su fonti di dati simili (ENCODE, Roadmap Epigenomics), ma AlphaGenome include dataset aggiuntivi e annotazioni aggiornate. Il training di AlphaGenome incorpora anche i recenti progressi nell'apprendimento auto-supervisionato.