AI 资源库 · 已整理 4 项
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Google Research 和斯坦福学习加速器推出了 AI Quests 系列的第三个教学项目“Polar Peaks”，面向 11 至 14 岁学生，让他们扮演 Google 研究员，通过扫描和绘制大脑神经元来理解游戏角色的记忆丧失，并完成数据清洗、模型测试等任务，从而学习 AI 需要人工监督和批判性思考。这个项目受 Google 十多年连接组学研究启发，该研究最近完成了迄今神经元数量最多的完整果蝇大脑图谱。系列已有超 40 万次任务完成、支持 10 种语言；同时新推出教师培训模块，前两个任务的模块已可用，第三个的模块将于下月发布。学生可以借此了解 AI 如何加速科学研究。
google/deeppolisher · Transformer-based sequence correction method for genome assembly polishing
DeepPolisher 是 Google 开发的基于 Transformer 的序列纠错方法（类似 DeepConsensus），用于识别基因组组装中的错误。它接收单倍型特异的 PacBio HiFi 读段及其比对到分相组装的结果，通过 make_images 与 inference 两步流程，生成包含潜在组装错误的 VCF 文件。当前仅支持 PacBio HiFi 组装与读段数据，模型在 HG002 HiFiasm 二倍体组装上训练，属于研究代码，非医疗器械、不用于临床。
google-deepmind/alphagenome_research · Research code accompanying AlphaGenome
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。
Google Research与HHMI Janelia等机构合作，发布了雄性果蝇大脑和中枢神经系统的完整连接图谱，包含超过16.6万个神经元和1.25亿个突触连接，是迄今神经元数量最多的脑图谱。该图谱还涵盖相当于脊髓的腹神经索，并已由人类专家校对，可通过Neuroglancer查看和下载。它与雌性果蝇脑图谱互补，有助于研究两性神经差异及个体变异。