Google DeepMind открыла базу прогнозов влияния однонуклеотидных изменений в геноме человека. alphagenome.. alphagenome. google deepmind.. alphagenome. google deepmind. база данных.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология. геном.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология. геном. днк.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология. геном. днк. здоровье.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология. геном. днк. здоровье. искусственный интеллект.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология. геном. днк. здоровье. искусственный интеллект. научно-популярное.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология. геном. днк. здоровье. искусственный интеллект. научно-популярное. нуклеотиды.. alphagenome. google deepmind. база данных. биология. геном. днк. здоровье. искусственный интеллект. научно-популярное. нуклеотиды. прогнозирование.

Google DeepMind открыла AlphaGenome Atlas — базу данных, позволяющую прогнозировать последствия любого возможного однонуклеотидного варианта в геноме человека. Для её формирования использовали ИИ‑модель AlphaGenome, чтобы рассчитать влияние всех 9 млрд однонуклеотидных изменений.

Google DeepMind открыла базу прогнозов влияния однонуклеотидных изменений в геноме человека - 1

Получившийся набор данных объёмом 1 петабайт позволит учёным быстро находить нужную информацию.

Отмечается, что геном человека состоит примерно из 3 млрд пар оснований ДНК, однако значительная его часть остаётся загадкой. Учёные относительно хорошо изучили те 2% генома, которые кодируют белки, но имеют лишь ограниченные представления об остальных 98%. Модель AlphaGenome уже продемонстрировала, как единичные изменения в некодирующих участках ДНК могут нарушать молекулярные процессы (например, синтез белков), однако общая картина оставалась неясной.

Чтобы исследователям было проще ориентироваться в этих данных, в атласе введён показатель AlphaGenome Variant Impact (AVI). Этот единый, удобный в использовании параметр объединяет прогнозы как для кодирующих, так и для некодирующих участков, позволяя исследователям быстро определять наиболее перспективные направления работы, не тратя время на ручной анализ тысяч отдельных показателей.

AlphaGenome Atlas уже применили в выявлении редких геномных вариаций. В Институте Броуда показатель AVI использовали для отбора вариантов при изучении редких заболеваний, причины которых ранее не удавалось установить. Инструмент выявил критически важный вариант в гене DNM1, предсказав, что он создаёт некорректный сайт сплайсинга. 

Также базу задействовали в выявлении редких некодирующих вариантов, связанных с комплексными признаками, которое обычно затруднено из‑за статистического шума. Доктор Гарет Хоукс применил AlphaGenome Atlas к данным более чем 54 000 участников британского биобанка (UK Biobank). Группируя варианты на основе прогнозируемых молекулярных эффектов, он обнаружил на 22% больше генетических ассоциаций в некодирующих областях. Сосредоточившись на 1% наиболее значимых вариантов, учёный выявил 19 генетических участков, связанных с индексом массы тела (ИМТ), что определило направление дальнейших целевых исследований.

AlphaGenome Atlas доступен через веб‑портал.

Ранее DeepMind выложила на GitHub исходный код и веса AlphaGenome для некоммерческого использования.

Автор: maybe_elf

Источник