〖One〗,复洁科技:德清隽洁企业管理合伙企业(有限合伙)已减持0.09%股份-52a6f868
,谷歌发布 AlphaGenome Atlas数据库,可预测人类基因组 90 亿种单核苷酸变异影响
9月8日,Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一套面向基因组研究的 AI 预测数据库。根据 Google 官方博客,该平台使用 AlphaGenome 模型预计算了人类基因组中约90亿种单核苷酸变异的调控影响,形成规模约1PB 的数据集,研究人员可通过网页入口查询。
据介绍,AlphaGenome Atlas 试图解决的是基因变异解释中的一个基础难题:人类基因组约有30亿个碱基对,科学界对其中约2% 的蛋白编码区域理解相对充分,但对剩余约98% 非编码区域的认知仍然有限。大量与疾病和性状相关的变异位于非编码区域,但逐一通过实验验证几乎不可行。Google DeepMind 称,AlphaGenome 模型此前已可用于分析单个遗传变异对生物过程的影响,Atlas 则把这类预测扩展到全基因组尺度,提供一张可检索的“分子影响地图”。
同时发布的 AlphaGenome Variant Impact(AVI)评分,将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 的预测能力合并为一个分数,用于帮助研究人员快速排序和解释变异影响。DeepMind 称,AVI 不仅适用于约2% 的蛋白编码区域,也覆盖约98% 的非编码区域,后者包含大量与性状和疾病相关的调控信息。
在早期合作案例中,Broad Institute 研究人员与 GREGoR 联盟使用 AVI 评分优先筛选罕见病相关变异,发现一个影响 DNM1基因的变异,其与癫痫性脑病高度相关。英国埃克塞特大学研究人员则将 Atlas 用于超过5.4万名 UK Biobank 参与者的全基因组数据,材料称其帮助识别出多22% 的非编码遗传关联,并在体重指数相关研究中定位19个遗传区域。
Google DeepMind 表示,AlphaGenome Atlas 当前面向非商业研究开放,未来也将通过 Google Cloud 提供商业使用。该平台的目标不是替代实验验证,而是帮助研究人员在海量遗传变异中更快找到值得验证的候选目标。(纪川)
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〖Two〗,黄仁勋称Astra标志AGI已经到来,OpenAI却态度谨慎-0a58d651,谷歌发布 AlphaGenome Atlas数据库,可预测人类基因组 90 亿种单核苷酸变异影响
9月8日,Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一套面向基因组研究的 AI 预测数据库。根据 Google 官方博客,该平台使用 AlphaGenome 模型预计算了人类基因组中约90亿种单核苷酸变异的调控影响,形成规模约1PB 的数据集,研究人员可通过网页入口查询。
据介绍,AlphaGenome Atlas 试图解决的是基因变异解释中的一个基础难题:人类基因组约有30亿个碱基对,科学界对其中约2% 的蛋白编码区域理解相对充分,但对剩余约98% 非编码区域的认知仍然有限。大量与疾病和性状相关的变异位于非编码区域,但逐一通过实验验证几乎不可行。Google DeepMind 称,AlphaGenome 模型此前已可用于分析单个遗传变异对生物过程的影响,Atlas 则把这类预测扩展到全基因组尺度,提供一张可检索的“分子影响地图”。
同时发布的 AlphaGenome Variant Impact(AVI)评分,将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 的预测能力合并为一个分数,用于帮助研究人员快速排序和解释变异影响。DeepMind 称,AVI 不仅适用于约2% 的蛋白编码区域,也覆盖约98% 的非编码区域,后者包含大量与性状和疾病相关的调控信息。
在早期合作案例中,Broad Institute 研究人员与 GREGoR 联盟使用 AVI 评分优先筛选罕见病相关变异,发现一个影响 DNM1基因的变异,其与癫痫性脑病高度相关。英国埃克塞特大学研究人员则将 Atlas 用于超过5.4万名 UK Biobank 参与者的全基因组数据,材料称其帮助识别出多22% 的非编码遗传关联,并在体重指数相关研究中定位19个遗传区域。
Google DeepMind 表示,AlphaGenome Atlas 当前面向非商业研究开放,未来也将通过 Google Cloud 提供商业使用。该平台的目标不是替代实验验证,而是帮助研究人员在海量遗传变异中更快找到值得验证的候选目标。(纪川)
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〖Three〗,京东云拟建设摩尔线程十万卡GPU 智算集群-8a985dfc,谷歌发布 AlphaGenome Atlas数据库,可预测人类基因组 90 亿种单核苷酸变异影响
9月8日,Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一套面向基因组研究的 AI 预测数据库。根据 Google 官方博客,该平台使用 AlphaGenome 模型预计算了人类基因组中约90亿种单核苷酸变异的调控影响,形成规模约1PB 的数据集,研究人员可通过网页入口查询。
据介绍,AlphaGenome Atlas 试图解决的是基因变异解释中的一个基础难题:人类基因组约有30亿个碱基对,科学界对其中约2% 的蛋白编码区域理解相对充分,但对剩余约98% 非编码区域的认知仍然有限。大量与疾病和性状相关的变异位于非编码区域,但逐一通过实验验证几乎不可行。Google DeepMind 称,AlphaGenome 模型此前已可用于分析单个遗传变异对生物过程的影响,Atlas 则把这类预测扩展到全基因组尺度,提供一张可检索的“分子影响地图”。
同时发布的 AlphaGenome Variant Impact(AVI)评分,将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 的预测能力合并为一个分数,用于帮助研究人员快速排序和解释变异影响。DeepMind 称,AVI 不仅适用于约2% 的蛋白编码区域,也覆盖约98% 的非编码区域,后者包含大量与性状和疾病相关的调控信息。
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Google DeepMind 表示,AlphaGenome Atlas 当前面向非商业研究开放,未来也将通过 Google Cloud 提供商业使用。该平台的目标不是替代实验验证,而是帮助研究人员在海量遗传变异中更快找到值得验证的候选目标。(纪川)
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〖Four〗,《交锋》林看山暴露,为何还能盗走东风31导弹机密?曹了平太可恨-f7f8a104,谷歌发布 AlphaGenome Atlas数据库,可预测人类基因组 90 亿种单核苷酸变异影响
9月8日,Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一套面向基因组研究的 AI 预测数据库。根据 Google 官方博客,该平台使用 AlphaGenome 模型预计算了人类基因组中约90亿种单核苷酸变异的调控影响,形成规模约1PB 的数据集,研究人员可通过网页入口查询。
据介绍,AlphaGenome Atlas 试图解决的是基因变异解释中的一个基础难题:人类基因组约有30亿个碱基对,科学界对其中约2% 的蛋白编码区域理解相对充分,但对剩余约98% 非编码区域的认知仍然有限。大量与疾病和性状相关的变异位于非编码区域,但逐一通过实验验证几乎不可行。Google DeepMind 称,AlphaGenome 模型此前已可用于分析单个遗传变异对生物过程的影响,Atlas 则把这类预测扩展到全基因组尺度,提供一张可检索的“分子影响地图”。
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〖Six〗,从“跑三四天”到“指尖秒到账”——交通银行“农垦交e贷”助力北大荒丰产-0c8a098c,谷歌发布 AlphaGenome Atlas数据库,可预测人类基因组 90 亿种单核苷酸变异影响
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据介绍,AlphaGenome Atlas 试图解决的是基因变异解释中的一个基础难题:人类基因组约有30亿个碱基对,科学界对其中约2% 的蛋白编码区域理解相对充分,但对剩余约98% 非编码区域的认知仍然有限。大量与疾病和性状相关的变异位于非编码区域,但逐一通过实验验证几乎不可行。Google DeepMind 称,AlphaGenome 模型此前已可用于分析单个遗传变异对生物过程的影响,Atlas 则把这类预测扩展到全基因组尺度,提供一张可检索的“分子影响地图”。
同时发布的 AlphaGenome Variant Impact(AVI)评分,将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 的预测能力合并为一个分数,用于帮助研究人员快速排序和解释变异影响。DeepMind 称,AVI 不仅适用于约2% 的蛋白编码区域,也覆盖约98% 的非编码区域,后者包含大量与性状和疾病相关的调控信息。
在早期合作案例中,Broad Institute 研究人员与 GREGoR 联盟使用 AVI 评分优先筛选罕见病相关变异,发现一个影响 DNM1基因的变异,其与癫痫性脑病高度相关。英国埃克塞特大学研究人员则将 Atlas 用于超过5.4万名 UK Biobank 参与者的全基因组数据,材料称其帮助识别出多22% 的非编码遗传关联,并在体重指数相关研究中定位19个遗传区域。
Google DeepMind 表示,AlphaGenome Atlas 当前面向非商业研究开放,未来也将通过 Google Cloud 提供商业使用。该平台的目标不是替代实验验证,而是帮助研究人员在海量遗传变异中更快找到值得验证的候选目标。(纪川)
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〖Seven〗,中欧又一“战争”打响!欧盟用一纸合规,想把中国企业挡在门外?-e3e0c98e,谷歌发布 AlphaGenome Atlas数据库,可预测人类基因组 90 亿种单核苷酸变异影响
9月8日,Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一套面向基因组研究的 AI 预测数据库。根据 Google 官方博客,该平台使用 AlphaGenome 模型预计算了人类基因组中约90亿种单核苷酸变异的调控影响,形成规模约1PB 的数据集,研究人员可通过网页入口查询。
据介绍,AlphaGenome Atlas 试图解决的是基因变异解释中的一个基础难题:人类基因组约有30亿个碱基对,科学界对其中约2% 的蛋白编码区域理解相对充分,但对剩余约98% 非编码区域的认知仍然有限。大量与疾病和性状相关的变异位于非编码区域,但逐一通过实验验证几乎不可行。Google DeepMind 称,AlphaGenome 模型此前已可用于分析单个遗传变异对生物过程的影响,Atlas 则把这类预测扩展到全基因组尺度,提供一张可检索的“分子影响地图”。
同时发布的 AlphaGenome Variant Impact(AVI)评分,将 AlphaGenome 与 AlphaMissense 的预测能力合并为一个分数,用于帮助研究人员快速排序和解释变异影响。DeepMind 称,AVI 不仅适用于约2% 的蛋白编码区域,也覆盖约98% 的非编码区域,后者包含大量与性状和疾病相关的调控信息。
在早期合作案例中,Broad Institute 研究人员与 GREGoR 联盟使用 AVI 评分优先筛选罕见病相关变异,发现一个影响 DNM1基因的变异,其与癫痫性脑病高度相关。英国埃克塞特大学研究人员则将 Atlas 用于超过5.4万名 UK Biobank 参与者的全基因组数据,材料称其帮助识别出多22% 的非编码遗传关联,并在体重指数相关研究中定位19个遗传区域。
Google DeepMind 表示,AlphaGenome Atlas 当前面向非商业研究开放,未来也将通过 Google Cloud 提供商业使用。该平台的目标不是替代实验验证,而是帮助研究人员在海量遗传变异中更快找到值得验证的候选目标。(纪川)
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