AlphaGenome vs Enformer
적합한 DNA 예측 모델 선택하기
유전체학 연구에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 Google DeepMind의 AlphaGenome과 Enformer를 종합적으로 비교합니다.
빠른 비교
| 기능 | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| 입력 컨텍스트 길이 | 1 Mb | 200 kb |
| 예측 트랙 수 | 5,930 | 5,313 |
| 출력 해상도 | 1 bp | 128 bp |
| 예측 모달리티 수 | 11 | 6 |
| Hi-C 3D 접촉 | 지원 | 미지원 |
| 출시 연도 | 2025 | 2021 |
| 아키텍처 | U-Net + Transformer | Transformer 단독 |
| 유전체 커버리지 | 98% (비코딩) | 프로모터 중심 |
아키텍처 비교
두 모델 간의 기술적 차이점 이해하기
AlphaGenome
하이브리드 U-Net + Transformer
U-Net 인코더
다중 해상도 특징 추출로 다양한 유전체 스케일(10bp~100kb)의 패턴을 포착
Transformer 백본
셀프 어텐션 레이어로 전체 1Mb 입력에 걸친 장거리 조절 상호작용을 모델링
CNN 디코더
단일 염기 해상도 출력을 생성하여 정밀한 변이 효과 예측 가능
다중 작업 헤드
각 모달리티(CAGE, ATAC, Hi-C 등)를 위한 전문화된 출력 헤드
Enformer
순수 Transformer 아키텍처
Conv 스템
초기 컨볼루션 레이어가 DNA 서열을 임베딩으로 처리
Transformer 블록
11개의 셀프 어텐션 Transformer 블록, 유효 컨텍스트 200kb 제한
풀링 레이어
다운샘플링으로 128bp 해상도 출력 빈 생성
작업 헤드
인간 및 마우스 유전체를 위한 별도의 예측 헤드
성능 벤치마크
주요 지표에서의 모델 비교
입력 컨텍스트
해상도
CAGE 상관관계
변이 효과
모달리티 수
3D 구조
각 모델 사용 시기
연구 요구사항에 따른 권장 사항
✓AlphaGenome을 선택해야 할 때:
- •장거리 조절 상호작용(인핸서-프로모터 루프) 분석
- •단일 염기 해상도로 변이 효과 예측
- •3D 유전체 구조 및 염색질 접촉 연구
- •GWAS 영역의 비코딩 변이 작업
- •포괄적인 다중 모달 예측 필요(11가지 유형)
- •임상 해석을 위한 희귀 비코딩 변이 우선순위화
○Enformer를 고려해야 할 때:
- •기존 Enformer 기반 파이프라인으로 작업
- •인간 및 마우스 유전체 모두에 대한 예측 필요
- •잘 특성화된 프로모터 영역 분석
- •계산 리소스가 제한적인 경우
- •발표된 Enformer 벤치마크와의 재현성이 중요한 경우
- •단거리 조절 분석(<200kb)으로 충분한 경우
어떤 모델을 선택해야 할지 모르시겠나요?
연구 요구사항에 맞는 맞춤형 권장 사항을 AI 어시스턴트에게 문의하세요
Model Comparison Assistant 모델 선택 어시스턴트
유전체학 AI 체험
Enformer에서 마이그레이션
워크플로우를 AlphaGenome으로 전환하는 단계
입력 형식 업데이트
AlphaGenome은 더 긴 서열을 받습니다(1Mb vs 200kb). 확장된 컨텍스트를 활용하도록 입력 전처리를 조정하세요.
출력 트랙 매핑
AlphaGenome은 다른 트랙 구성을 가지고 있습니다. 매핑 가이드를 사용하여 Enformer 트랙 ID를 AlphaGenome 해당 항목으로 변환하세요.
해상도 조정
AlphaGenome은 128bp가 아닌 1bp 해상도로 출력합니다. 더 높은 해상도 예측을 처리하도록 다운스트림 분석을 업데이트하세요.
새로운 모달리티 활용
Hi-C 접촉 및 MPRA 활성과 같은 AlphaGenome의 추가 예측 유형을 활용하세요.
비교 FAQ
AlphaGenome vs Enformer에 대한 자주 묻는 질문
두 모델을 함께 사용할 수 있나요?
네! 많은 연구자들이 빠른 초기 스크리닝에는 Enformer를, 상위 후보에 대한 상세 분석에는 AlphaGenome을 사용합니다. 두 모델은 보완적인 강점을 가지고 있습니다 - 전체 유전체 스캔을 위한 Enformer의 속도와 변이 우선순위화를 위한 AlphaGenome의 해상도.
AlphaGenome은 단순히 업데이트된 Enformer인가요?
아닙니다. AlphaGenome은 근본적으로 다른 아키텍처입니다. 둘 다 DNA 서열 기능을 예측하지만, AlphaGenome은 5배 더 긴 컨텍스트(1Mb vs 200kb)와 단일 염기 해상도 출력을 가능하게 하는 하이브리드 U-Net + Transformer 설계를 사용합니다. 또한 Hi-C 접촉 예측과 같은 새로운 모달리티도 포함합니다.
어떤 모델이 더 정확한가요?
AlphaGenome은 일반적으로 대부분의 벤치마크에서 실험 데이터와 더 높은 상관관계를 보여줍니다(예: CAGE 상관관계 0.87 vs 0.82). 변이 효과 예측(AUROC 0.91 vs 0.84) 및 장거리 조절 상호작용에서 개선이 특히 두드러집니다.
AlphaGenome이 AlphaMissense를 대체하나요?
아닙니다. 두 모델은 보완적입니다. AlphaMissense는 단백질 코딩 변이(미스센스 돌연변이)에 초점을 맞추고, AlphaGenome은 비코딩 영역(유전체의 98%)을 다룹니다. 함께 사용하면 포괄적인 전체 유전체 변이 해석을 제공합니다.
계산 요구사항은 어떤가요?
AlphaGenome은 더 큰 컨텍스트와 더 높은 해상도로 인해 더 많은 계산을 필요로 합니다. 고처리량 애플리케이션의 경우 배치 처리와 클라우드 API 사용을 고려하세요. Enformer는 리소스가 제한된 환경에 더 적합할 수 있습니다.
훈련 데이터가 동일한가요?
두 모델 모두 유사한 데이터 소스(ENCODE, Roadmap Epigenomics)로 훈련되었지만, AlphaGenome은 추가 데이터셋과 업데이트된 주석을 포함합니다. AlphaGenome의 훈련에는 자기지도 학습의 최신 발전도 통합되어 있습니다.