AlphaGenome vs Enformer
選擇適合的 DNA 預測模型
全面對比 Google DeepMind 的 AlphaGenome 和 Enformer，幫助您為基因組學研究選擇最佳模型。
快速對比
| 特性 | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| 輸入上下文長度 | 1 Mb | 200 kb |
| 預測軌道數 | 5,930 | 5,313 |
| 輸出解析度 | 1 bp | 128 bp |
| 預測模態數 | 11 | 6 |
| Hi-C 3D 接觸 | 支援 | 不支援 |
| 發布年份 | 2025 | 2021 |
| 架構 | U-Net + Transformer | 僅 Transformer |
| 基因組覆蓋 | 98%（非編碼區） | 啟動子區域為主 |
架構對比
了解兩種模型的技術差異
AlphaGenome
混合 U-Net + Transformer
U-Net 編碼器
多解析度特徵提取，捕獲不同基因組尺度（10bp 到 100kb）的模式
Transformer 主幹
自注意力層建模整個 1Mb 輸入範圍內的長程調控相互作用
CNN 解碼器
產生單鹼基解析度輸出，實現精確的變異效應預測
多任務輸出頭
針對每種模態（CAGE、ATAC、Hi-C 等）的專用輸出頭
Enformer
純 Transformer 架構
卷積主幹
初始卷積層將 DNA 序列處理為嵌入表示
Transformer 區塊
11 個帶自注意力的 Transformer 區塊，有效上下文限於 200kb
池化層
下取樣產生 128bp 解析度的輸出區間
任務頭
人類和小鼠基因組的獨立預測頭
效能基準
模型在關鍵指標上的對比
輸入上下文
解析度
CAGE 相關性
變異效應
模態數
3D 結構
使用場景
根據您的研究需求的建議
✓選擇 AlphaGenome 的情況：
- •分析長程調控相互作用（增強子-啟動子環）
- •以單鹼基解析度預測變異效應
- •研究 3D 基因組結構和染色質接觸
- •處理 GWAS 區域中的非編碼變異
- •需要全面的多模態預測（11 種類型）
- •優先化稀有非編碼變異用於臨床解讀
○考慮 Enformer 的情況：
- •使用現有的基於 Enformer 的工作流程
- •需要人類和小鼠基因組的預測
- •分析已充分表徵的啟動子區域
- •計算資源有限
- •需要與已發表的 Enformer 基準保持可重複性
- •短程調控分析（<200kb）已足夠
不確定選擇哪個模型？
向我們的 AI 助手諮詢，獲取基於您研究需求的個人化建議
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從 Enformer 遷移
將工作流程轉換到 AlphaGenome 的步驟
更新輸入格式
AlphaGenome 接受更長的序列（1Mb vs 200kb）。調整您的輸入預處理以利用擴展的上下文。
映射輸出軌道
AlphaGenome 有不同的軌道組織。使用我們的映射指南將 Enformer 軌道 ID 轉換為 AlphaGenome 對應項。
調整解析度
AlphaGenome 以 1bp 解析度輸出，而不是 128bp。更新下游分析以處理更高解析度的預測。
利用新模態
利用 AlphaGenome 的額外預測類型，如 Hi-C 接觸和 MPRA 活性。
對比常見問題
關於 AlphaGenome vs Enformer 的常見問題
我可以同時使用兩個模型嗎？
可以！許多研究人員使用 Enformer 進行快速初步篩選，使用 AlphaGenome 對頂級候選進行詳細分析。這兩種模型具有互補優勢——Enformer 的速度適合全基因組掃描，AlphaGenome 的解析度適合變異優先化。
AlphaGenome 只是升級版的 Enformer 嗎？
不是，AlphaGenome 是一種根本不同的架構。雖然兩者都預測 DNA 序列功能，但 AlphaGenome 使用混合 U-Net + Transformer 設計，能夠實現 5 倍更長的上下文（1Mb vs 200kb）和單鹼基解析度輸出。它還包括新的模態，如 Hi-C 接觸預測。
哪個模型更準確？
AlphaGenome 在大多數基準測試中通常與實驗數據顯示更高的相關性（例如，CAGE 相關性為 0.87 vs 0.82）。在變異效應預測（AUROC 為 0.91 vs 0.84）和長程調控相互作用方面的改進尤為顯著。
AlphaGenome 是否取代 AlphaMissense？
不是，它們是互補的。AlphaMissense 專注於蛋白質編碼變異（錯義突變），而 AlphaGenome 覆蓋非編碼區域（基因組的 98%）。兩者結合可提供全面的全基因組變異解讀。
計算需求如何？
由於更大的上下文和更高的解析度，AlphaGenome 需要更多計算資源。對於高通量應用，建議使用批次處理和我們的雲端 API。Enformer 可能更適合資源受限的環境。
訓練資料相同嗎？
兩個模型都在類似的資料來源（ENCODE、Roadmap Epigenomics）上訓練，但 AlphaGenome 包含額外的資料集和更新的註釋。AlphaGenome 的訓練還融合了自監督學習的最新進展。