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AlphaGenome Research：统一 DNA 序列模型的科研实现与变体效应预测
google-deepmind/alphagenome_research · Research code accompanying AlphaGenome
ELI5：它是什么，解决什么问题
AlphaGenome 是 Google DeepMind 提出的统一 DNA 序列模型，可分析最长 100 万碱基对的 DNA 序列，在单碱基分辨率下预测基因表达、剪接模式、染色质特征和接触图等多种模态。本仓库提供该模型的研究代码：基于 JAX 的模型实现、AlphaGenome API 及变体打分器、从 TFRecords 读取训练数据的数据集加载器，以及用于运行模型和评估分析的 Colab notebook。预训练权重可从 Kaggle 或 Hugging Face 下载，需接受非商业模型条款。
核心能力与快速开始
★ 867 · Python
- 能做什么
- 提供 AlphaGenome 模型的 JAX 研究实现；提供 AlphaGenome API 实现及配套变体打分器；提供从 TFRecords 读取训练数据的数据集加载器；提供用于运行模型的 quick start 与用于评估分析的 Colab notebook；通过 DNA Model 类支持创建预测、变体打分、in silico 诱变（ISM）等操作；支持从 Kaggle 或 Hugging Face 加载预训练权重。
- 适用场景
- 调控变体效应预测研究；基因组功能分析（基因表达、剪接、染色质特征、接触图等多模态预测）；单碱基分辨率的 DNA 序列建模研究；训练数据加载与模型评估分析。
- 项目形态
- 研究实现
- 部署方式
- 未说明
- 主要依赖
- 运行模型建议至少使用 NVIDIA H100 GPU，并正确安装 CUDA、cuDNN 和 JAX；训练建议使用 TPU v3 或更高版本。模型权重下载需接受非商业模型条款。
- 使用限制
- 模型权重受非商业模型条款约束；代码与文档为 Apache 2.0 与 CC-BY，其他材料为 CC-BY-NC；训练与评估数据受各自数据使用条款约束；本仓库为研究代码，非官方 Google 产品。
- 许可证
- Apache-2.0
- 最近推送
- 2026-09-02 21:18
资料检查：2026-09-15 07:00 · 卡片整理：2026-09-15 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容
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