// AI 新闻 · 2026-11-11 · Google DeepMind Blog

AlphaGenome 2 模型实现细胞类型特异性基因表达预测

Google DeepMind 发布 AlphaGenome 2 模型，该模型基于超过107百万个单细胞数据点，针对68种组织中的特定细胞类型和状态进行训练，能够预测DNA变异如何影响不同细胞中的基因表达。相比前代模型，AlphaGenome 2 在细胞特异性预测上实现显著提升，尤其在免疫细胞等复杂细胞类型中表现更优。

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原文发布 2026-11-11 23:00（北京时间）来源 Google DeepMind Blog自动整理 · 已核对原文

01摘要

该模型采用条件架构，将每种细胞类型作为独立输入，从而更精准捕捉同一DNA序列在不同细胞环境下的读取差异。它支持跨模态推断，可基于单一实验数据（如基因活性）预测未测量的表观特征（如染色质可及性），并能适应新单细胞数据而无需重新训练，为疾病相关变异研究提供更精细的分析工具。

由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。

02要点

AlphaGenome 2 基于超107百万个单细胞数据点，覆盖68种组织中的特定细胞类型和状态。
模型采用条件架构，针对每种细胞类型独立预测，提升对DNA序列在不同细胞中读取差异的捕捉能力。
在免疫细胞等复杂细胞类型中，识别的因果变异数量接近翻倍，方向性基因效应比例显著提高。
支持跨模态推断，可基于单一测量数据预测未观测的表观特征，并能适应新单细胞数据而无需重训练。

03原文出处

AlphaGenome 2: Deciphering how cells read DNA to better understand disease

Google DeepMind Blog · 发布于 2026-11-11 23:00（北京时间） · 上方为原标题

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