谷歌DeepMind推出的AlphaGenome模型能够高效预测DNA序列中基因变异的影响，支持多种生物过程。该模型以百万碱基对的序列为输入，能在一秒内评估变异影响，表现出色，推动疾病机制研究和合成生物学的发展。

谷歌DeepMind推出了AlphaGenome，一个新AI模型，能够预测基因变异对基因调控的影响。该模型处理最多100万碱基对的DNA，提供高分辨率的基因表达和RNA剪接预测。AlphaGenome结合卷积神经网络和变换器，训练效率高，直接建模RNA剪接位点，助力遗传疾病研究。该模型现已通过API供非商业研究使用，推动基因组学进展。

谷歌研究的基因组学团队开发了一种新的无监督深度学习模型，称为REGLE，该模型利用高维临床数据（HDCD）来发现基因变异与疾病之间的关联。REGLE优于现有方法，改进了基因发现和疾病预测，并增强了遗传风险评分。它可以在没有标记数据的情况下识别对器官功能的遗传影响，并有可能识别新的药物靶点。研究人员使用肺功能和心血管功能数据展示了REGLE的功能。该方法将进一步加深我们对人类特征和疾病遗传基础的理解。