Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2,预测DNA变异对特定细胞的影响
DeepMind 新版 AlphaGenome 2 在 28 种免疫细胞测试里把因果变异识别率从 16% 提到 30%,还能复现肠道炎症相关的已知发现。做药物靶点研究或计算生物学的人该看看。
DeepMind 新版 AlphaGenome 2 在 28 种免疫细胞测试里把因果变异识别率从 16% 提到 30%,还能复现肠道炎症相关的已知发现。做药物靶点研究或计算生物学的人该看看。
DeepMind 的 AlphaGenome 2 升级了基因组突变预测:能 zoom 到单一细胞类型,而不是像初代那样混合整块组织,捕捉调控突变的量差不多翻倍,还能靠少量样本泛化到没见过的细胞。做遗传研究、精准医疗的人可以关注,这是 AlphaFold 路线在基因组学上的延续。
DeepMind 把 90 亿个人类 DNA 变异的效应预测做成了可查询数据库,研究遗传病的人查一下就能看结果,挺实用的。
Anthropic 放出 950 个 agent 跑了 21 小时做生物学研究,还真在 DNA 数据里找到了一个新序列模式,听起来很科幻。
Latent Space 采访了 Radical Numerics 的 CEO,聊他们怎么用生物思维链和多模态感知做生物防御,还能设计新基因组,思路挺新鲜的。