AlphaGenome（アルファゲノム）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

AlphaGenomeは、ヒトゲノムの機能的な制御情報を読み解くための深層学習モデルです。DNA配列やゲノム領域を入力し、遺伝子発現、RNAスプライシング、クロマチンの特徴、接触マップなど複数種類の出力を予測できます。最大100万塩基対を扱い、多くの出力では一塩基単位の予測に対応します。参照配列と変異配列の予測結果を比較し、変異の影響を評価する用途にも利用できます。一方、100万塩基対を超える距離の相互作用は単一の予測では捉えられず、基盤モデルの追加学習にも対応していません。研究用であり、臨床診断や医療上の意思決定には使用できません。

02 / IN PRACTICE

AlphaGenomeの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

利用前に、対象領域が100万塩基対の範囲に収まるか、必要な出力形式に対応するかを確認してください。APIやGoogle Cloudでは利用条件と費用体系が異なるため、適用される規約も確認が必要です。