AlphaGenome vs Enformer
Escolhendo o Modelo Certo de Predicao de DNA
Uma comparacao abrangente do AlphaGenome e Enformer do Google DeepMind para ajuda-lo a escolher o melhor modelo para sua pesquisa genomica.
Comparacao Rapida
| Recurso | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| Comprimento do Contexto de Entrada | 1 Mb | 200 kb |
| Trilhas de Predicao | 5.930 | 5.313 |
| Resolucao de Saida | 1 bp | 128 bp |
| Modalidades de Predicao | 11 | 6 |
| Contatos 3D Hi-C | Sim | Nao |
| Ano de Lancamento | 2025 | 2021 |
| Arquitetura | U-Net + Transformer | Apenas Transformer |
| Cobertura do Genoma | 98% (nao-codificante) | Focado em promotores |
Comparacao de Arquitetura
Entendendo as diferencas tecnicas entre os dois modelos
AlphaGenome
Hibrido U-Net + Transformer
Codificador U-Net
Extracao de recursos multi-resolucao captura padroes em diferentes escalas genomicas (10bp a 100kb)
Backbone Transformer
Camadas de auto-atencao modelam interacoes regulatorias de longo alcance em toda a entrada de 1Mb
Decodificador CNN
Produz saida com resolucao de base unica, permitindo predicao precisa do efeito de variantes
Cabecas Multi-tarefa
Cabecas de saida especializadas para cada modalidade (CAGE, ATAC, Hi-C, etc.)
Enformer
Arquitetura Transformer Pura
Stem Convolucional
Camadas convolucionais iniciais processam a sequencia de DNA em embeddings
Blocos Transformer
11 blocos transformer com auto-atencao, limitados a contexto efetivo de 200kb
Camadas de Pooling
Subamostragem produz bins de saida com resolucao de 128bp
Cabecas de Tarefas
Cabecas de predicao separadas para genomas humano e de camundongo
Benchmarks de Desempenho
Como os modelos se comparam nas metricas principais
Contexto de Entrada
Resolucao
Correlacao CAGE
Efeito de Variante
Modalidades
Estrutura 3D
Quando Usar Cada Modelo
Recomendacoes baseadas nas suas necessidades de pesquisa
✓Escolha AlphaGenome quando:
- •Analisar interacoes regulatorias de longo alcance (loops enhancer-promotor)
- •Prever efeitos de variantes com resolucao de base unica
- •Estudar estrutura 3D do genoma e contatos de cromatina
- •Trabalhar com variantes nao-codificantes em regioes GWAS
- •Precisar de predicoes multi-modais abrangentes (11 tipos)
- •Priorizar variantes nao-codificantes raras para interpretacao clinica
○Considere Enformer quando:
- •Trabalhar com pipelines existentes baseados em Enformer
- •Precisar de predicoes para genomas humano e de camundongo
- •Analisar regioes promotoras bem caracterizadas
- •Recursos computacionais sao limitados
- •Reprodutibilidade com benchmarks Enformer publicados e importante
- •Analise regulatoria de curto alcance (<200kb) e suficiente
Nao tem certeza de qual modelo escolher?
Pergunte ao nosso assistente de IA para recomendacoes personalizadas baseadas nas suas necessidades de pesquisa
Model Comparison Assistant Assistente de Selecao de Modelo
Experimente IA Genômica
Migrando do Enformer
Passos para transicionar seus workflows para AlphaGenome
Atualizar Formato de Entrada
AlphaGenome aceita sequencias mais longas (1Mb vs 200kb). Ajuste seu pre-processamento de entrada para aproveitar o contexto estendido.
Mapear Trilhas de Saida
AlphaGenome tem organizacao de trilhas diferente. Use nosso guia de mapeamento para converter IDs de trilhas Enformer para equivalentes AlphaGenome.
Ajustar Resolucao
AlphaGenome produz saida em resolucao de 1bp vs 128bp. Atualize analises downstream para lidar com predicoes de maior resolucao.
Aproveitar Novas Modalidades
Tire proveito dos tipos de predicao adicionais do AlphaGenome como contatos Hi-C e atividade MPRA.
Pronto para Experimentar AlphaGenome?
Experimente a proxima geracao de analise de sequencias de DNA com as capacidades avancadas do AlphaGenome.
FAQ de Comparacao
Perguntas comuns sobre AlphaGenome vs Enformer
Posso usar os dois modelos juntos?
Sim! Muitos pesquisadores usam Enformer para triagem inicial rapida e AlphaGenome para analise detalhada dos melhores candidatos. Os modelos tem pontos fortes complementares - a velocidade do Enformer para varreduras do genoma inteiro e a resolucao do AlphaGenome para priorizacao de variantes.
AlphaGenome e apenas um Enformer atualizado?
Nao, AlphaGenome tem uma arquitetura fundamentalmente diferente. Embora ambos prevejam funcoes de sequencias de DNA, AlphaGenome usa um design hibrido U-Net + Transformer que permite contexto 5x mais longo (1Mb vs 200kb) e saida com resolucao de base unica. Tambem inclui novas modalidades como predicao de contatos Hi-C.
Qual modelo e mais preciso?
AlphaGenome geralmente mostra maior correlacao com dados experimentais na maioria dos benchmarks (por exemplo, 0,87 vs 0,82 para correlacao CAGE). A melhoria e especialmente notavel para predicao de efeito de variantes (0,91 vs 0,84 AUROC) e interacoes regulatorias de longo alcance.
AlphaGenome substitui AlphaMissense?
Nao, eles sao complementares. AlphaMissense foca em variantes codificadoras de proteinas (mutacoes missense), enquanto AlphaGenome cobre regioes nao-codificantes (98% do genoma). Juntos, fornecem interpretacao abrangente de variantes em todo o genoma.
E quanto aos requisitos computacionais?
AlphaGenome requer mais computacao devido ao seu contexto maior e maior resolucao. Para aplicacoes de alta vazao, considere usar processamento em lote e nossa API em nuvem. Enformer pode ser mais adequado para ambientes com recursos limitados.
Os dados de treinamento sao os mesmos?
Ambos os modelos sao treinados em fontes de dados semelhantes (ENCODE, Roadmap Epigenomics), mas AlphaGenome inclui conjuntos de dados adicionais e anotacoes atualizadas. O treinamento do AlphaGenome tambem incorpora avancos recentes em aprendizado auto-supervisionado.