AlphaGenome vs Enformer
选择适合的 DNA 预测模型
全面对比 Google DeepMind 的 AlphaGenome 和 Enformer，帮助您为基因组学研究选择最佳模型。
快速对比
| 特性 | 🧬AlphaGenome | 🔬Enformer |
|---|---|---|
| 输入上下文长度 | 1 Mb | 200 kb |
| 预测轨道数 | 5,930 | 5,313 |
| 输出分辨率 | 1 bp | 128 bp |
| 预测模态数 | 11 | 6 |
| Hi-C 3D 接触 | 支持 | 不支持 |
| 发布年份 | 2025 | 2021 |
| 架构 | U-Net + Transformer | 仅 Transformer |
| 基因组覆盖 | 98%（非编码区） | 启动子区域为主 |
架构对比
了解两种模型的技术差异
AlphaGenome
混合 U-Net + Transformer
U-Net 编码器
多分辨率特征提取，捕获不同基因组尺度（10bp 到 100kb）的模式
Transformer 主干
自注意力层建模整个 1Mb 输入范围内的长程调控相互作用
CNN 解码器
产生单碱基分辨率输出，实现精确的变异效应预测
多任务输出头
针对每种模态（CAGE、ATAC、Hi-C 等）的专用输出头
Enformer
纯 Transformer 架构
卷积主干
初始卷积层将 DNA 序列处理为嵌入表示
Transformer 块
11 个带自注意力的 Transformer 块，有效上下文限于 200kb
池化层
下采样产生 128bp 分辨率的输出区间
任务头
人类和小鼠基因组的独立预测头
性能基准
模型在关键指标上的对比
输入上下文
分辨率
CAGE 相关性
变异效应
模态数
3D 结构
使用场景
根据您的研究需求的建议
✓选择 AlphaGenome 的情况：
- •分析长程调控相互作用（增强子-启动子环）
- •以单碱基分辨率预测变异效应
- •研究 3D 基因组结构和染色质接触
- •处理 GWAS 区域中的非编码变异
- •需要全面的多模态预测（11 种类型）
- •优先化稀有非编码变异用于临床解读
○考虑 Enformer 的情况：
- •使用现有的基于 Enformer 的工作流程
- •需要人类和小鼠基因组的预测
- •分析已充分表征的启动子区域
- •计算资源有限
- •需要与已发表的 Enformer 基准保持可重复性
- •短程调控分析（<200kb）已足够
不确定选择哪个模型？
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Model Comparison Assistant 模型选择助手
体验基因组学 AI
从 Enformer 迁移
将工作流程转换到 AlphaGenome 的步骤
更新输入格式
AlphaGenome 接受更长的序列（1Mb vs 200kb）。调整您的输入预处理以利用扩展的上下文。
映射输出轨道
AlphaGenome 有不同的轨道组织。使用我们的映射指南将 Enformer 轨道 ID 转换为 AlphaGenome 等效项。
调整分辨率
AlphaGenome 以 1bp 分辨率输出，而不是 128bp。更新下游分析以处理更高分辨率的预测。
利用新模态
利用 AlphaGenome 的额外预测类型，如 Hi-C 接触和 MPRA 活性。
对比常见问题
关于 AlphaGenome vs Enformer 的常见问题
我可以同时使用两个模型吗？
可以！许多研究人员使用 Enformer 进行快速初步筛选，使用 AlphaGenome 对顶级候选进行详细分析。这两种模型具有互补优势——Enformer 的速度适合全基因组扫描，AlphaGenome 的分辨率适合变异优先化。
AlphaGenome 只是升级版的 Enformer 吗？
不是，AlphaGenome 是一种根本不同的架构。虽然两者都预测 DNA 序列功能，但 AlphaGenome 使用混合 U-Net + Transformer 设计，能够实现 5 倍更长的上下文（1Mb vs 200kb）和单碱基分辨率输出。它还包括新的模态，如 Hi-C 接触预测。
哪个模型更准确？
AlphaGenome 在大多数基准测试中通常与实验数据显示更高的相关性（例如，CAGE 相关性为 0.87 vs 0.82）。在变异效应预测（AUROC 为 0.91 vs 0.84）和长程调控相互作用方面的改进尤为显著。
AlphaGenome 是否取代 AlphaMissense？
不是，它们是互补的。AlphaMissense 专注于蛋白质编码变异（错义突变），而 AlphaGenome 覆盖非编码区域（基因组的 98%）。两者结合可提供全面的全基因组变异解读。
计算需求如何？
由于更大的上下文和更高的分辨率，AlphaGenome 需要更多计算资源。对于高通量应用，建议使用批处理和我们的云 API。Enformer 可能更适合资源受限的环境。
训练数据相同吗？
两个模型都在类似的数据源（ENCODE、Roadmap Epigenomics）上训练，但 AlphaGenome 包含额外的数据集和更新的注释。AlphaGenome 的训练还融合了自监督学习的最新进展。