計算生物学：AlphaGenomeによる調節性バリアント効果の予測の進歩

DNAの塩基配列から機能的なゲノムの測定値を予測する深層学習モデルは、遺伝子の調節コードを解読するための強力なツールである。既存の方法では、入力塩基配列長と予測解像度の間にトレードオフがあり、そのためモダリティーの範囲と性能が制限される。今回我々は、入力として1 MbのDNA塩基配列を受け取り、さまざまなモダリティーにわたって単一塩基対に至る解像度で数千の機能的ゲノムトラックを予測する、統合的DNA塩基配列モデルAlphaGenomeを報告する。これらのモダリティーには、遺伝子発現、転写開始、クロマチンアクセシビリティー、ヒストン修飾、転写因子結合、クロマチン接触地図、スプライス部位の使用、スプライスジャンクションの座標と強度が含まれる。AlphaGenomeは、ヒトとマウスのゲノムで訓練されており、バリアント効果を予測する26件の評価のうち25件において、利用可能で最も強力な外部モデルと同等かそれを上回る成績を示した。全てのモダリティーにわたってバリアント効果を同時にスコアリングするAlphaGenomeの能力によって、TAL1がん遺伝子近傍の臨床関連バリアントの機構が正確に再現された。我々は、より幅広い使用を促進するために、塩基配列からゲノムトラックを作成してバリアント効果を予測するツールを提供する。

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