AlphaGenome vs Enformer
เลือกโมเดลทำนาย DNA ที่เหมาะสม
การเปรียบเทียบอย่างครอบคลุมระหว่าง AlphaGenome และ Enformer จาก Google DeepMind เพื่อช่วยคุณเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการวิจัยจีโนมิกส์ของคุณ
เปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว
| คุณสมบัติ | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| ความยาวบริบทอินพุต | 1 Mb | 200 kb |
| แทร็คการทำนาย | 5,930 | 5,313 |
| ความละเอียดเอาต์พุต | 1 bp | 128 bp |
| โหมดการทำนาย | 11 | 6 |
| คอนแทค 3D Hi-C | รองรับ | ไม่รองรับ |
| ปีที่เปิดตัว | 2025 | 2021 |
| สถาปัตยกรรม | U-Net + Transformer | Transformer เท่านั้น |
| ครอบคลุมจีโนม | 98% (ไม่เข้ารหัส) | เน้นโปรโมเตอร์ |
เปรียบเทียบสถาปัตยกรรม
ทำความเข้าใจความแตกต่างทางเทคนิคระหว่างสองโมเดล
AlphaGenome
ไฮบริด U-Net + Transformer
ตัวเข้ารหัส U-Net
การสกัดคุณสมบัติหลายความละเอียดจับรูปแบบในระดับจีโนมต่างๆ (10bp ถึง 100kb)
แกน Transformer
เลเยอร์ self-attention จำลองปฏิสัมพันธ์ควบคุมระยะไกลทั่วทั้งอินพุต 1Mb
ตัวถอดรหัส CNN
ผลิตเอาต์พุตความละเอียดระดับเบสเดียว ช่วยให้ทำนายผลกระทบของตัวแปรได้แม่นยำ
เฮดหลายงาน
เฮดเอาต์พุตเฉพาะทางสำหรับแต่ละโหมด (CAGE, ATAC, Hi-C ฯลฯ)
Enformer
สถาปัตยกรรม Transformer ล้วน
สเต็มคอนโวลูชัน
เลเยอร์คอนโวลูชันเริ่มต้นประมวลผลลำดับ DNA เป็นการฝัง
บล็อก Transformer
11 บล็อก transformer พร้อม self-attention จำกัดที่บริบทมีผล 200kb
เลเยอร์พูลลิ่ง
การดาวน์แซมปลิ้งผลิตบินเอาต์พุตความละเอียด 128bp
เฮดงาน
เฮดทำนายแยกต่างหากสำหรับจีโนมมนุษย์และหนู
เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ
โมเดลเปรียบเทียบกันอย่างไรบนตัวชี้วัดหลัก
บริบทอินพุต
ความละเอียด
สหสัมพันธ์ CAGE
ผลกระทบตัวแปร
โหมด
โครงสร้าง 3D
เมื่อไหร่ควรใช้โมเดลไหน
คำแนะนำตามความต้องการการวิจัยของคุณ
✓เลือก AlphaGenome เมื่อ:
- •วิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ควบคุมระยะไกล (ลูปเอนแฮนเซอร์-โปรโมเตอร์)
- •ทำนายผลกระทบของตัวแปรที่ความละเอียดเบสเดียว
- •ศึกษาโครงสร้าง 3D ของจีโนมและคอนแทคโครมาติน
- •ทำงานกับตัวแปรไม่เข้ารหัสในบริเวณ GWAS
- •ต้องการการทำนายหลายโหมดที่ครอบคลุม (11 ประเภท)
- •จัดลำดับความสำคัญตัวแปรไม่เข้ารหัสหายากสำหรับการตีความทางคลินิก
○พิจารณา Enformer เมื่อ:
- •ทำงานกับไปป์ไลน์ที่มีอยู่ซึ่งใช้ Enformer
- •ต้องการการทำนายสำหรับทั้งจีโนมมนุษย์และหนู
- •วิเคราะห์บริเวณโปรโมเตอร์ที่มีลักษณะเฉพาะที่ดี
- •ทรัพยากรการคำนวณจำกัด
- •ความสามารถทำซ้ำได้กับเกณฑ์มาตรฐาน Enformer ที่ตีพิมพ์สำคัญ
- •การวิเคราะห์ควบคุมระยะสั้น (<200kb) เพียงพอ
ไม่แน่ใจว่าจะเลือกโมเดลไหน?
ถามผู้ช่วย AI ของเราสำหรับคำแนะนำส่วนบุคคลตามความต้องการการวิจัยของคุณ
Model Comparison Assistant ผู้ช่วยเลือกโมเดล
สัมผัส AI จีโนมิกส์
การย้ายจาก Enformer
ขั้นตอนในการเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ของคุณไปยัง AlphaGenome
อัปเดตรูปแบบอินพุต
AlphaGenome รับลำดับที่ยาวกว่า (1Mb เทียบกับ 200kb) ปรับการประมวลผลล่วงหน้าอินพุตของคุณเพื่อใช้ประโยชน์จากบริบทที่ขยาย
แมปแทร็คเอาต์พุต
AlphaGenome มีการจัดระเบียบแทร็คที่แตกต่างกัน ใช้คู่มือการแมปของเราเพื่อแปลง ID แทร็ค Enformer เป็นค่าเทียบเท่า AlphaGenome
ปรับความละเอียด
AlphaGenome เอาต์พุตที่ความละเอียด 1bp เทียบกับ 128bp อัปเดตการวิเคราะห์ดาวน์สตรีมเพื่อจัดการการทำนายความละเอียดสูงกว่า
ใช้ประโยชน์จากโหมดใหม่
ใช้ประโยชน์จากประเภทการทำนายเพิ่มเติมของ AlphaGenome เช่น คอนแทค Hi-C และกิจกรรม MPRA
พร้อมที่จะลอง AlphaGenome หรือยัง?
สัมผัสการวิเคราะห์ลำดับ DNA รุ่นถัดไปด้วยความสามารถขั้นสูงของ AlphaGenome
คำถามที่พบบ่อยการเปรียบเทียบ
คำถามทั่วไปเกี่ยวกับ AlphaGenome vs Enformer
ฉันสามารถใช้ทั้งสองโมเดลร่วมกันได้ไหม?
ได้! นักวิจัยหลายคนใช้ Enformer สำหรับการคัดกรองเบื้องต้นอย่างรวดเร็วและ AlphaGenome สำหรับการวิเคราะห์รายละเอียดของผู้สมัครอันดับต้น โมเดลมีจุดแข็งที่เสริมกัน - ความเร็วของ Enformer สำหรับการสแกนจีโนมทั้งหมดและความละเอียดของ AlphaGenome สำหรับการจัดลำดับความสำคัญตัวแปร
AlphaGenome เป็นแค่ Enformer ที่อัปเดตใช่ไหม?
ไม่ใช่ AlphaGenome มีสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน ในขณะที่ทั้งสองทำนายฟังก์ชันของลำดับ DNA AlphaGenome ใช้การออกแบบไฮบริด U-Net + Transformer ที่ช่วยให้มีบริบทยาวกว่า 5 เท่า (1Mb เทียบกับ 200kb) และเอาต์พุตความละเอียดเบสเดียว ยังรวมถึงโหมดใหม่เช่นการทำนายคอนแทค Hi-C
โมเดลไหนแม่นยำกว่า?
AlphaGenome โดยทั่วไปแสดงสหสัมพันธ์ที่สูงกว่ากับข้อมูลการทดลองในเกณฑ์มาตรฐานส่วนใหญ่ (เช่น 0.87 เทียบกับ 0.82 สำหรับสหสัมพันธ์ CAGE) การปรับปรุงเห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะสำหรับการทำนายผลกระทบตัวแปร (0.91 เทียบกับ 0.84 AUROC) และปฏิสัมพันธ์ควบคุมระยะไกล
AlphaGenome แทนที่ AlphaMissense ไหม?
ไม่ มันเสริมกัน AlphaMissense เน้นที่ตัวแปรเข้ารหัสโปรตีน (การกลายพันธุ์มิสเซนส์) ในขณะที่ AlphaGenome ครอบคลุมบริเวณไม่เข้ารหัส (98% ของจีโนม) รวมกันแล้วให้การตีความตัวแปรที่ครอบคลุมทั่วทั้งจีโนม
แล้วความต้องการการคำนวณล่ะ?
AlphaGenome ต้องการการคำนวณมากกว่าเนื่องจากบริบทที่ใหญ่กว่าและความละเอียดที่สูงกว่า สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณงานสูง ลองใช้การประมวลผลแบบแบตช์และ API คลาวด์ของเรา Enformer อาจเหมาะกว่าสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด
ข้อมูลการฝึกเหมือนกันไหม?
ทั้งสองโมเดลได้รับการฝึกบนแหล่งข้อมูลที่คล้ายกัน (ENCODE, Roadmap Epigenomics) แต่ AlphaGenome รวมชุดข้อมูลเพิ่มเติมและคำอธิบายประกอบที่อัปเดต การฝึก AlphaGenome ยังรวมความก้าวหน้าล่าสุดในการเรียนรู้แบบมีการดูแลตนเอง