AlphaGenome API
Kompletny Przewodnik dla Programistów
Zintegruj potężną analizę sekwencji DNA i przewidywanie efektów wariantów w swoich aplikacjach za pomocą naszego Python SDK i REST API.
Szybki Start
Rozpocznij pracę z AlphaGenome w kilka minut
Zainstaluj SDK
Zainstaluj pakiet Python za pomocą pip
pip install dr7-alphagenomeUstaw Klucz API
Skonfiguruj swoje dane uwierzytelniające
export DR7_API_KEY=your_keyUruchom Przewidywanie
Wykonaj pierwsze przewidywanie z linii poleceń
alphagenome predict seq.fafrom dr7_alphagenome import AlphaGenome
# Initialize the client
client = AlphaGenome(api_key="your_api_key")
# Predict from DNA sequence
sequence = "ATCGATCG..." * 125000 # 1Mb sequence
results = client.predict(
sequence=sequence,
modalities=["CAGE", "ATAC", "ChIP"],
cell_types=["K562", "HepG2"]
)
# Get variant effect predictions
variant_effect = client.score_variant(
chromosome="chr1",
position=12345,
ref="A",
alt="G"
)
print(f"Variant effect score: {variant_effect.score}")
print(f"Affected tracks: {variant_effect.top_affected_tracks}")Główne Możliwości API
Potężne endpointy do kompleksowej analizy genomowej
Przewidywanie Sekwencji
POST /v1/alphagenome/predict
Przewiduj efekty funkcjonalne z surowych sekwencji DNA. Zwraca przewidywania dla 5930 ścieżek obejmujących ekspresję genów, dostępność chromatyny i więcej.
Parametry:
- •sequence: Sekwencja DNA (do 1Mb)
- •modalities: Lista typów wyjściowych (CAGE, ATAC itp.)
- •cell_types: Docelowe typy komórek/tkanek
- •output_format: json, bigwig lub bedgraph
Ocena Wariantów
POST /v1/alphagenome/variant
Oceń funkcjonalny wpływ wariantów genetycznych. Porównaj przewidywania dla allelu referencyjnego i alternatywnego, aby określić efekty wariantów.
Parametry:
- •chromosome: Nazwa chromosomu (chr1-chr22, chrX, chrY)
- •position: Pozycja genomowa (hg38)
- •ref: Allel referencyjny
- •alt: Allel alternatywny
- •window_size: Okno kontekstowe (domyślnie 100kb)
Przetwarzanie Wsadowe
POST /v1/alphagenome/batch
Przetwarzaj wiele sekwencji lub wariantów w jednym żądaniu. Idealne dla plików VCF lub badań całogenomowych.
Parametry:
- •variants: Lista wariantów lub plik VCF
- •parallel: Włącz przetwarzanie równoległe
- •callback_url: Webhook do powiadomienia o zakończeniu
- •output_format: Format pliku wyjściowego
Zapytanie o Region
GET /v1/alphagenome/region
Zapytaj o przewidywania dla określonego regionu genomowego. Przydatne do wizualizacji przewidywań w przeglądarce genomowej.
Parametry:
- •chromosome: Docelowy chromosom
- •start: Pozycja początkowa
- •end: Pozycja końcowa (maks. zakres 1Mb)
- •tracks: Konkretne ścieżki do zwrócenia
Przykłady Kodu
Ucz się na przykładach typowych przypadków użycia
Podstawowe Przewidywanie Sekwencji
from dr7_alphagenome import AlphaGenome
client = AlphaGenome()
# Load sequence from FASTA file
results = client.predict_from_fasta(
"input.fa",
modalities=["CAGE", "ATAC", "DNase", "H3K27ac"],
output_format="bigwig"
)
# Results are saved as BigWig files for visualization
for track in results.tracks:
print(f"Saved: {track.output_path}")Ocena Efektu Wariantu
from dr7_alphagenome import AlphaGenome
client = AlphaGenome()
# Score a single variant
effect = client.score_variant(
chromosome="chr17",
position=7674220, # Near TP53 gene
ref="G",
alt="A",
window_size=100000 # Context around variant
)
print(f"Overall effect score: {effect.score:.4f}")
print(f"Gene expression change: {effect.expression_delta:.4f}")
print("Top affected cell types:")
for ct in effect.top_cell_types[:5]:
print(f" {ct.name}: {ct.score:.4f}")Wsadowe Przetwarzanie VCF
from dr7_alphagenome import AlphaGenome
client = AlphaGenome()
# Score variants from VCF file
results = client.score_vcf(
"variants.vcf",
reference="hg38",
output_file="scored_variants.tsv",
include_tracks=["CAGE", "enhancer_activity"],
parallel=True
)
print(f"Scored {results.total_variants} variants")
print(f"High-impact variants: {results.high_impact_count}")
# Filter for regulatory variants
regulatory = results.filter(
min_score=0.5,
affected_elements=["enhancer", "promoter"]
)
regulatory.to_dataframe().to_csv("regulatory_variants.csv")REST API z curl
# REST API Example with curl
# Predict from sequence
curl -X POST https://api.dr7.ai/v1/alphagenome/predict \
-H "Authorization: Bearer $DR7_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"sequence": "ATCGATCG...",
"modalities": ["CAGE", "ATAC"],
"cell_types": ["K562"]
}'
# Score variant
curl -X POST https://api.dr7.ai/v1/alphagenome/variant \
-H "Authorization: Bearer $DR7_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"chromosome": "chr1",
"position": 12345,
"ref": "A",
"alt": "G"
}'Potrzebujesz Pomocy z API?
Poproś naszego asystenta AI o pomoc z przykładami kodu, rozwiązywaniem problemów lub pytaniami dotyczącymi integracji
AlphaGenome API Assistant Wsparcie Techniczne API
Wypróbuj AI Genomiki
Najlepsze Praktyki
Zoptymalizuj wykorzystanie AlphaGenome API
Optymalizacja Długości Sekwencji
Zrównoważ długość kontekstu z czasem przetwarzania dla optymalnych wyników.
- ✓Używaj okien 100kb-500kb dla większości zastosowań
- ✓Pełny kontekst 1Mb dla analizy regulacji długiego zasięgu
- ✓Mniejsze okna (50kb) dla wysokoprzepustowej oceny wariantów
Wybór Typu Komórki
Wybierz odpowiednie typy komórek, aby skupić swoją analizę.
- ✓Wybierz typy komórek odpowiadające Twojemu pytaniu biologicznemu
- ✓Używaj typów komórek dopasowanych do tkanek w badaniach chorób
- ✓Zapytaj o dostępne typy komórek za pomocą /v1/alphagenome/cell-types
Strategia Przetwarzania Wsadowego
Efektywnie przetwarzaj duże zbiory danych za pomocą endpointów wsadowych.
- ✓Grupuj warianty według chromosomów dla efektywnego przetwarzania
- ✓Używaj asynchronicznych callbacków dla dużych zadań (>1000 wariantów)
- ✓Rozważ format wyjściowy w zależności od dalszej analizy
Obsługa Błędów
Buduj solidne aplikacje z odpowiednią obsługą błędów.
- ✓Implementuj wykładnicze wycofywanie dla limitów zapytań
- ✓Waliduj sekwencje przed wysłaniem
- ✓Sprawdzaj pozycje wariantów względem genomu referencyjnego
Gotowy do Skalowania Analizy Genomowej?
Uzyskaj dostęp do API z wyższymi limitami zapytań, priorytetowym wsparciem i zaawansowanymi funkcjami.
FAQ API
Częste pytania techniczne dotyczące AlphaGenome API
Jakie są limity zapytań?
Darmowy plan: 100 zapytań/dzień. Standard: 10 000 zapytań/dzień. Pro: 100 000 zapytań/dzień. Enterprise: Dostępne niestandardowe limity. Nagłówki limitów są dołączone do wszystkich odpowiedzi API.
Jakie formaty wejściowe są obsługiwane?
API akceptuje surowe sekwencje DNA (znaki A, T, C, G), format FASTA, współrzędne genomowe (hg38) i pliki VCF do wsadowej oceny wariantów. Sekwencje mogą mieć długość do 1Mb.
Jak obsługiwać długie sekwencje?
Dla sekwencji dłuższych niż 1Mb, podziel je na nakładające się okna i połącz przewidywania. SDK udostępnia funkcję pomocniczą sliding_window(), która obsługuje to automatycznie.
Jakie formaty wyjściowe są dostępne?
JSON (domyślnie) do dostępu programowego, BigWig do wizualizacji w przeglądarce genomowej, BedGraph do analizy tekstowej i TSV do tabelarycznych danych wyjściowych. Zadania wsadowe mogą również generować skompresowane pliki.
Jak się uwierzytelnić?
Użyj uwierzytelniania Bearer token z kluczem API. Ustaw zmienną środowiskową DR7_API_KEY lub przekaż ją bezpośrednio do konstruktora klienta. Kluczami API można zarządzać w panelu Dr7.ai.
Czy dostępny jest Python SDK?
Tak! Zainstaluj za pomocą 'pip install dr7-alphagenome'. SDK zapewnia wysokopoziomowy interfejs dla wszystkich endpointów API, automatyczne ponawianie, obsługę strumieniowania i funkcje pomocnicze dla typowych przepływów pracy.