AlphaGenome vs Enformer
Wybór odpowiedniego modelu predykcji DNA
Kompleksowe porównanie AlphaGenome i Enformer od Google DeepMind, które pomoże wybrać najlepszy model do badań genomicznych.
Szybkie porównanie
| Funkcja | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| Długość kontekstu wejściowego | 1 Mb | 200 kb |
| Ścieżki predykcji | 5 930 | 5 313 |
| Rozdzielczość wyjściowa | 1 bp | 128 bp |
| Modalności predykcji | 11 | 6 |
| Kontakty 3D Hi-C | Tak | Nie |
| Rok wydania | 2025 | 2021 |
| Architektura | U-Net + Transformer | Tylko Transformer |
| Pokrycie genomu | 98% (niekodujące) | Skupiony na promotorach |
Porównanie architektury
Zrozumienie różnic technicznych między oboma modelami
AlphaGenome
Hybrydowy U-Net + Transformer
Enkoder U-Net
Wielorozdzielcza ekstrakcja cech wychwytuje wzorce na różnych skalach genomowych (10bp do 100kb)
Szkielet Transformer
Warstwy samo-uwagi modelują dalekozasięgowe interakcje regulacyjne na całej długości wejścia 1Mb
Dekoder CNN
Produkuje wyjście o rozdzielczości pojedynczej zasady, umożliwiając precyzyjną predykcję efektu wariantów
Głowice wielozadaniowe
Specjalizowane głowice wyjściowe dla każdej modalności (CAGE, ATAC, Hi-C itp.)
Enformer
Architektura czystego Transformera
Stem konwolucyjny
Początkowe warstwy konwolucyjne przetwarzają sekwencję DNA na embeddingi
Bloki Transformer
11 bloków transformer z samo-uwagą, ograniczone do efektywnego kontekstu 200kb
Warstwy poolingu
Redukcja próbkowania produkuje binsy wyjściowe o rozdzielczości 128bp
Głowice zadań
Oddzielne głowice predykcji dla genomów człowieka i myszy
Testy wydajności
Jak modele wypadają w kluczowych metrykach
Kontekst wejściowy
Rozdzielczość
Korelacja CAGE
Efekt wariantu
Modalności
Struktura 3D
Kiedy używać którego modelu
Rekomendacje na podstawie potrzeb badawczych
✓Wybierz AlphaGenome gdy:
- •Analizujesz dalekozasięgowe interakcje regulacyjne (pętle wzmacniacz-promotor)
- •Przewidujesz efekty wariantów z rozdzielczością pojedynczej zasady
- •Badasz strukturę 3D genomu i kontakty chromatynowe
- •Pracujesz z wariantami niekodującymi w regionach GWAS
- •Potrzebujesz kompleksowych predykcji multimodalnych (11 typów)
- •Priorytetyzujesz rzadkie warianty niekodujące do interpretacji klinicznej
○Rozważ Enformer gdy:
- •Pracujesz z istniejącymi pipeline'ami opartymi na Enformer
- •Potrzebujesz predykcji zarówno dla genomów człowieka jak i myszy
- •Analizujesz dobrze scharakteryzowane regiony promotorowe
- •Zasoby obliczeniowe są ograniczone
- •Ważna jest powtarzalność z opublikowanymi benchmarkami Enformer
- •Wystarczająca jest krótkozasięgowa analiza regulacyjna (<200kb)
Nie wiesz, który model wybrać?
Zapytaj naszego asystenta AI o spersonalizowane rekomendacje na podstawie potrzeb badawczych
Model Comparison Assistant Asystent wyboru modelu
Wypróbuj AI Genomiki
Migracja z Enformer
Kroki do przejścia workflow do AlphaGenome
Zaktualizuj format wejściowy
AlphaGenome akceptuje dłuższe sekwencje (1Mb vs 200kb). Dostosuj preprocessing wejścia, aby wykorzystać rozszerzony kontekst.
Mapuj ścieżki wyjściowe
AlphaGenome ma inną organizację ścieżek. Użyj naszego przewodnika mapowania do konwersji identyfikatorów ścieżek Enformer na odpowiedniki AlphaGenome.
Dostosuj rozdzielczość
AlphaGenome wyprowadza w rozdzielczości 1bp vs 128bp. Zaktualizuj analizę downstream do obsługi predykcji o wyższej rozdzielczości.
Wykorzystaj nowe modalności
Skorzystaj z dodatkowych typów predykcji AlphaGenome, takich jak kontakty Hi-C i aktywność MPRA.
Gotowy, by wypróbować AlphaGenome?
Doświadcz nowej generacji analizy sekwencji DNA z zaawansowanymi możliwościami AlphaGenome.
FAQ porównania
Częste pytania o AlphaGenome vs Enformer
Czy mogę używać obu modeli razem?
Tak! Wielu badaczy używa Enformer do szybkiego wstępnego przesiewu i AlphaGenome do szczegółowej analizy najlepszych kandydatów. Modele mają komplementarne zalety - szybkość Enformer do skanowania całego genomu i rozdzielczość AlphaGenome do priorytetyzacji wariantów.
Czy AlphaGenome to po prostu zaktualizowany Enformer?
Nie, AlphaGenome ma zasadniczo inną architekturę. Chociaż oba przewidują funkcje sekwencji DNA, AlphaGenome używa hybrydowego projektu U-Net + Transformer, który umożliwia 5x dłuższy kontekst (1Mb vs 200kb) i wyjście o rozdzielczości pojedynczej zasady. Zawiera również nowe modalności, takie jak predykcja kontaktów Hi-C.
Który model jest dokładniejszy?
AlphaGenome generalnie wykazuje wyższą korelację z danymi eksperymentalnymi w większości benchmarków (np. 0,87 vs 0,82 dla korelacji CAGE). Poprawa jest szczególnie zauważalna w predykcji efektu wariantów (0,91 vs 0,84 AUROC) i dalekozasięgowych interakcjach regulacyjnych.
Czy AlphaGenome zastępuje AlphaMissense?
Nie, są komplementarne. AlphaMissense koncentruje się na wariantach kodujących białka (mutacje missense), podczas gdy AlphaGenome obejmuje regiony niekodujące (98% genomu). Razem zapewniają kompleksową interpretację wariantów w całym genomie.
Co z wymaganiami obliczeniowymi?
AlphaGenome wymaga więcej mocy obliczeniowej ze względu na większy kontekst i wyższą rozdzielczość. Dla aplikacji o wysokiej przepustowości rozważ użycie przetwarzania wsadowego i naszego API w chmurze. Enformer może być bardziej odpowiedni dla środowisk o ograniczonych zasobach.
Czy dane treningowe są takie same?
Oba modele są trenowane na podobnych źródłach danych (ENCODE, Roadmap Epigenomics), ale AlphaGenome zawiera dodatkowe zestawy danych i zaktualizowane adnotacje. Trening AlphaGenome uwzględnia również najnowsze osiągnięcia w uczeniu samo-nadzorowanym.