AlphaGenome vs Enformer
適切なDNA予測モデルの選択
Google DeepMindのAlphaGenomeとEnformerの包括的な比較で、ゲノミクス研究に最適なモデルを選択するお手伝いをします。
クイック比較
| 機能 | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| 入力コンテキスト長 | 1 Mb | 200 kb |
| 予測トラック数 | 5,930 | 5,313 |
| 出力解像度 | 1 bp | 128 bp |
| 予測モダリティ | 11 | 6 |
| Hi-C 3Dコンタクト | 対応 | 非対応 |
| リリース年 | 2025 | 2021 |
| アーキテクチャ | U-Net + Transformer | Transformerのみ |
| ゲノムカバレッジ | 98%（非コード領域） | プロモーター中心 |
アーキテクチャ比較
2つのモデル間の技術的な違いを理解する
AlphaGenome
ハイブリッドU-Net + Transformer
U-Netエンコーダー
マルチ解像度の特徴抽出により、異なるゲノムスケール（10bpから100kb）のパターンをキャプチャ
Transformerバックボーン
セルフアテンション層が1Mb全体の入力にわたる長距離制御相互作用をモデル化
CNNデコーダー
単一塩基解像度の出力を生成し、正確なバリアント効果予測を可能に
マルチタスクヘッド
各モダリティ（CAGE、ATAC、Hi-Cなど）に特化した出力ヘッド
Enformer
純粋なTransformerアーキテクチャ
畳み込みステム
初期の畳み込み層がDNA配列を埋め込みに処理
Transformerブロック
セルフアテンション付きの11個のtransformerブロック、有効コンテキストは200kbに制限
プーリング層
ダウンサンプリングにより128bp解像度の出力ビンを生成
タスクヘッド
ヒトとマウスのゲノム用の個別の予測ヘッド
パフォーマンスベンチマーク
主要な指標でモデルを比較
入力コンテキスト
解像度
CAGE相関
バリアント効果
モダリティ
3D構造
各モデルの使用タイミング
研究ニーズに基づく推奨事項
✓AlphaGenomeを選ぶ場合：
- •長距離制御相互作用（エンハンサー-プロモーターループ）の解析
- •単一塩基解像度でのバリアント効果予測
- •3Dゲノム構造とクロマチン接触の研究
- •GWAS領域の非コードバリアントの研究
- •包括的なマルチモーダル予測（11タイプ）が必要な場合
- •臨床解釈のための希少な非コードバリアントの優先順位付け
○Enformerを検討する場合：
- •既存のEnformerベースのパイプラインでの作業
- •ヒトとマウス両方のゲノムの予測が必要
- •よく特徴付けられたプロモーター領域の解析
- •計算リソースが限られている
- •公開されたEnformerベンチマークとの再現性が重要
- •短距離制御解析（<200kb）で十分
どのモデルを選ぶべきかお困りですか？
研究ニーズに基づいた個別の推奨については、AIアシスタントにお尋ねください
Model Comparison Assistant モデル選択アシスタント
ゲノミクスAIを体験
Enformerからの移行
ワークフローをAlphaGenomeに移行する手順
入力フォーマットの更新
AlphaGenomeはより長い配列（1Mb vs 200kb）を受け入れます。拡張コンテキストを活用するために入力前処理を調整してください。
出力トラックのマッピング
AlphaGenomeは異なるトラック構成を持っています。EnformerトラックIDをAlphaGenome相当に変換するには、マッピングガイドを使用してください。
解像度の調整
AlphaGenomeは1bp解像度（128bpではなく）で出力します。より高解像度の予測を処理するために下流の解析を更新してください。
新しいモダリティの活用
Hi-CコンタクトやMPRA活性など、AlphaGenomeの追加予測タイプを活用してください。
比較FAQ
AlphaGenome vs Enformerに関するよくある質問
両方のモデルを一緒に使用できますか？
はい！多くの研究者がEnformerを迅速な初期スクリーニングに、AlphaGenomeを上位候補の詳細分析に使用しています。モデルには相補的な強みがあります - ゲノム全体スキャンにはEnformerの速度、バリアント優先順位付けにはAlphaGenomeの解像度。
AlphaGenomeは単なるEnformerのアップデートですか？
いいえ、AlphaGenomeは根本的に異なるアーキテクチャです。両方ともDNA配列の機能を予測しますが、AlphaGenomeは5倍長いコンテキスト（1Mb vs 200kb）と単一塩基解像度の出力を可能にするハイブリッドU-Net + Transformerデザインを使用しています。Hi-Cコンタクト予測などの新しいモダリティも含まれています。
どちらのモデルがより正確ですか？
AlphaGenomeは一般的にほとんどのベンチマークで実験データとの相関が高くなっています（例：CAGE相関で0.87 vs 0.82）。改善はバリアント効果予測（AUROC 0.91 vs 0.84）と長距離制御相互作用で特に顕著です。
AlphaGenomeはAlphaMissenseを置き換えますか？
いいえ、それらは相補的です。AlphaMissenseはタンパク質コードバリアント（ミスセンス変異）に焦点を当て、AlphaGenomeは非コード領域（ゲノムの98%）をカバーしています。一緒に、ゲノム全体の包括的なバリアント解釈を提供します。
計算要件はどうですか？
AlphaGenomeはより大きなコンテキストと高い解像度のため、より多くの計算を必要とします。高スループットアプリケーションには、バッチ処理とクラウドAPIの使用を検討してください。リソースが制限された環境ではEnformerの方が適している場合があります。
トレーニングデータは同じですか？
両モデルは類似のデータソース（ENCODE、Roadmap Epigenomics）でトレーニングされていますが、AlphaGenomeには追加のデータセットと更新されたアノテーションが含まれています。AlphaGenomeのトレーニングには自己教師あり学習の最新の進歩も組み込まれています。