当地时间9月8日，谷歌DeepMind发布了人类基因组预测平台AlphaGenome Atlas，可以理解为，这是张预测人类基因组中所有可能的DNA单字母变化的图谱，能帮助研究人员理解尚未破解的罕见病等问题中山保温护角专用胶厂，并加速生物学研究。

DNA 是生命的语言，但读懂这门语言是个很大的挑战，人类基因组中大约存在90亿种可能的单字母突变，要逐通过实验判断这些变化是否影响健康，几乎是不可能完成的任务，但AI可以。

根据谷歌DeepMind发布的博客，AlphaGenome Atlas预先计了人类基因组中约90亿种单核苷酸变异可能产生的分子影响，并将结果整理成个规模达1PB的数据集。正如地图集由多张地图组成，并把海拔、位置等地理特征联系起来，AlphaGenome Atlas也绘制出了DNA变异在整个基因组中的分子应图谱。

谷歌称，这是目前关于基因突变如何影响分子生物学的预测目录，其数据体量是AlphaFold数据库的30多倍。

Atlas平台目前通过网页、AlphaGenome API以及谷歌智能体开发平台Antigravity中的技能向学术研究开放中山保温护角专用胶厂，非商业用户可以费使用。谷歌还计划通过Google Cloud提供商业版本。

值得说明的是，AlphaGenome Atlas是在谷歌此前出的基因组模型AlphaGenome的基础上发展而来的。

2025年6月，谷歌DeepMind次公布AlphaGenome，这是个基于度学习技术的DNA序列AI模型，可预测DNA序列变异如何影响不同的生物过程，加速对非编码基因组的理解。相关研究于2026年1月发表在《自然》杂志。

不过，基础模型适分析研究人员主动提交的某个变异，难以直接呈现整个基因组的全貌。AlphaGenome Atlas所做的，是把模型对约90亿种变异的预测提前完成，再以数据库和可视化平台的形式交给研究人员。

为了帮助科学快速找到影响大的遗传变化，谷歌DeepMind还发布了AlphaGenome Variant Impact（AVI，AlphaGenome变异影响）评分。它结AlphaGenome和AlphaMissense的预测结果，将种遗传变异可能产生的影响压缩成个数字。

AlphaGenome主要判断DNA变化如何干扰基因调控中山保温护角专用胶厂，AlphaMissense则侧重预测改变蛋白质的变异可能造成什么后果。两者结后，AVI既能分析占人类基因组约2的蛋白质编码区，也能覆盖剩余约98的非编码区。

AlphaGenome Atlas和AVI直接的应用场景是罕见病研究。

罕见病患者完成全基因组测序后，往往会产生数千个候选变异。真正致的可能只有少数几个，研究人员需要从大量变化中找出致病原因，如同大海捞针。

Broad研究所科学Laura Covill直在寻找病因不明的罕见病背后的遗传原因，万能胶厂家但可能涉及的遗传变化数量其庞大。借助AlphaGenome的变异影响评分，她在DNM1基因中发现了个关键的剪接错误。

“先利用预先计的AVI评分中山保温护角专用胶厂，从初数百万个变异中确定优先，再通过Atlas查看特定变异预测影响的可视化结果，这种协同法兼顾了广度与精度，是识别新的、值得关注的罕见病候选变异的种有力式。”Covill表示，这是识别非编码区域如何影响罕见病的重要步。

另个案例来自英国埃克塞特大学。研究员Gareth Hawkes使用AlphaGenome Atlas分析英国生物样本库过5.4万名参与者的队列数据，寻找与浆蛋白质水平和复杂状相关的罕见非编码变异。借助Atlas，研究人员可以预先筛选可能产生分子影响的候选项。在其中个区域，候选变异从初的526个被缩小至仅4个。

“人类基因组是个其庞大的搜索空间。要找到个对特定或状真正重要的遗传变异，就像大海捞针。”Hawkes表示，AlphaGenome Atlas的价值在于“缩小这片大海”，提找到那根“针”的概率。

可以看到的是，在AlphaFold拿到诺贝尔之后，谷歌的AI for Science版图开始向多环节延伸。博客提及，AlphaGenome Atlas代表着谷歌团队朝着个愿景迈出了步：为生物学提供广泛而统的解决案。

谷歌认为AlphaGenome Atlas是条基线而非终点，随着AlphaGenome等AI模型不断进步，整个人类基因组图谱也会变得越来越和精确。 举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者

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