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DeepMind 于 2026 年 9 月 8 日发布 AlphaGenome Atlas 并开源
Google DeepMind 于 2026 年 9 月 8 日发布名为 AlphaGenome Atlas 的基因组图谱工具，旨在解决 DNA 变异如何影响基因调控的基础研究难题。该工具基于 AlphaGenome AI 模型，提供了预先计算好的全基因组约 300 亿碱基对区域中 90 亿种单字母变异及超过 1 亿个短插入或缺失变异的预测结果，数据总量达 1PB。Atlas 新增了单一数值影响评分功能（AVI），帮助科学家快速评估变异意义并筛选优先验证的实验对象，从而加速疾病研究与治疗开发。目前该工具以在线仓库形式公开，供非商业研究免费使用；尽管部分研究人员因需编写代码仍面临操作门槛，但已有约 9000 名研究人员通过 API 调用该工具。
Google DeepMind AlphaGenome Atlas 发布包含90亿种变异预测的Atlas
DeepMind 于 2026 年 9 月 8 日发布 AlphaGenome Atlas 并开源
Google DeepMind 于 9 月 8 日发布 AlphaGenome Atlas，基于 AlphaGenome AI 模型预测全基因组约 300 亿碱基对区域中 90 亿种单字母变异及超过 1 亿个短插入或缺失变异的影响。数据总…
2 条报道Google DeepMind 发布新基因组“图谱”，利用 AlphaGenome AI 模型预测人类基因组中所有 90 亿种单核苷酸突变的影响。该图谱还收录了超过 1 亿个短插入或缺失变异，旨在辅助诊断罕见病、揭示常见疾病隐藏机制及 DNA 调控规则。图谱数据总量达 1 拍字节，由 DeepMind 团队开发用于量化变体生物学影响的 AlphaGenome Variant Impact (AVI) 评分指标提供。目前该工具免费供非商业用途使用，虽已吸引约 9000 名研究人员通过 API 调用，但部分生物学家仍因需编写代码而面临门槛。
Google DeepMind 于 9 月 8 日发布 AlphaGenome Atlas，提供预先计算好的全基因组 90 亿种单字母变异预测。该工具基于 AlphaGenome 模型，旨在解决理解 DNA 变异如何影响基因调控这一基础疾病研究难题。Atlas 以在线仓库形式公开，供非商业研究免费使用，无需用户编写代码或运行模型，并新增单一数值影响评分功能以快速评估变异意义。尽管 AlphaGenome 仅分析约 100 万碱基对区域，难以预测远距离增强子等复杂调控效应，但 Atlas 可帮助科学家筛选可能性并优先验证实验，从而加速基础生物学、疾病研究及治疗开发。数据集包含全基因组约 30 亿碱基对的 90 亿种变异，总量约 1PB，其计算速度较早期预估提升了 80 倍。