谷歌DeepMind发布AlphaGenome 2，DNA变异效应预测细化至单细胞类型，因果变异识别占比16%升至30%。
谷歌 DeepMind 于 11 月 11 日发布新一代 DNA 序列模型 AlphaGenome 2，可预测 DNA 序列及其变异对特定人体细胞类型与状态的影响，将预测粒度从初代的宽泛组织平均水平细化到单个细胞类型与状态。架构上改为条件式模型，单次针对一种细胞条件预测，基于人类与小鼠 68 类组织、超过 1.07 亿个单细胞图谱训练，并新增 DNA 甲基化预测。官方称其识别可改变基因表达的变异数量较此前最优模型提升近一倍：在覆盖 28 类原代免疫细胞的 TenK10K 数据集上，因果变异识别占比由初代的 16% 升至 30%、基因效应方向判断准确率由 23% 升至 43%；这些数据为官方测试口径，暂无第三方复测。目前模型已通过 AlphaGenome API 面向非商业研究开放，商业研究处于私密预览阶段。
rss · IT之家 · 11月11日 15:19 · 互证 2 家
「为什么重要」 对基因组学科研人员，模型无需重新训练即可泛化到未见过的细胞状态（如疫苗激活的免疫细胞），官方还预计算了数百种细胞与组织条件下的变异评分，帮助把 GWAS 疾病变异对应到具体细胞类型和靶基因；不过上述泛化与定位能力均属官方测试与演示结果。对普通用户而言，影响目前仍限于科研侧：官方明确该模型仅用于研究用途，尚未经过临床或诊断用途的验证与审批，不能用于医疗决策。
「获取方式」 AlphaGenome 2 与配套的 Colab 交互式教程已通过 AlphaGenome API 向非商业研究开放，商业研究需走私密预览渠道。谷歌预告将在智能体开发平台 Google Antigravity 中推出 AlphaGenome 2 Skills，结合 Gemini 4 等智能体科学工具辅助科研。材料未提及定价与开源权重信息。
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