alphagenome

AlphaGenome und der AlphaGenome-Atlas

AlphaGenome ist DeepMinds Sequenz-zu-Funktion-Modell: 1 Mb DNA hinein, Vorhersagen für elf Assay-Typen über Tausende von menschlichen und Maus-Tracks hinaus. Der AlphaGenome-Atlas (veröffentlicht am 08.09.2026) ist dieses Modell, einmal auf jede mögliche einzelne Nukleotidveränderung in GRCh38 angewendet, etwa 9 Milliarden Varianten, gespeichert mit einer einzigen Rangordnungszahl, dem AlphaGenome-Varianten-Impact (AVI)-Score, seinem genomweiten Perzentil und einer 18-fachen Attribution der treibenden Faktoren. Beide werden über ein pip install alphagenome und einen API-Key erreicht.

Nur für Forschungs- und theoretische Modellierung. Ausgaben dürfen nicht zum Trainieren anderer Modelle verwendet werden und sind nicht für diagnostische Verfahren oder medizinische Entscheidungen bestimmt.

Wann Sie was verwenden

Sie haben	Verwenden Sie	Warum
hg38-SNVs (eine VCF, eine glaubwürdige Menge, eine Region bis ~1 kb)	Atlas über scripts/atlas_query.py	Vorberechnet, höheres Kontingent, enthält AVI und Attributionen
Indels, Mausvarianten, nicht-Referenzhintergrund, benutzerdefinierter Scorer oder Fenster	Modell über scripts/score_variants.py oder Python	Der Atlas ist nur SNV und nur hg38
Eine zu erklärende Hypothese (welches Motiv, welches Gewebe, REF vs. ALT Tracks)	Modell predict_variant + Plots, Atlas-Track-Scores, Portal-Link	Mechanismus, nicht nur Rang
GRCh37-Koordinaten, rsIDs, nicht normalisierte Indels	Zuerst genomic-coordinates, dann zurückkommen	Falscher Build oder vertauschte REF ergibt eine plausible falsche Antwort
ClinVar-Aussagen, Gen-Krankheitsvalidität, ACMG-Rahmen	folklore-variant-evidence, database-lookup	AlphaGenome ist eine Evidenzlinie, niemals das Urteil
Promotor/Enhancer/Expressionsvorhersagen ohne DeepMind-Schlüssel	genomic-intelligence	Anderer Anbieter, schlüssellose Demo-Stufe

Einrichtung

uv pip install alphagenome                     # PyPI; getestet auf Python 3.12 und 3.13, alphagenome 0.9.0
export ALPHAGENOME_API_KEY="..."               # https://deepmind.google.com/science/alphagenome
cd skills/alphagenome/scripts
python atlas_query.py scorers                  # beweist Schlüssel + Netzwerk in einem Aufruf

Setzen Sie den Schlüssel niemals in eine Befehlszeile oder in eine Datei, die Sie committen; die Skripte lesen ihn nur aus der Umgebung. Ein ungültiger Schlüssel erscheint als ValueError: API key not valid, nicht als Berechtigungsfehler.

Der Koordinatenvertrag

• Eine Variante ist 1-basiert chr:pos:ref>alt (chr22:36201698:A>C). gnomAD (22-36201698-A-C), GTEx (chr22_36201698_A_C_b38) und Open Targets Schreibweisen werden von den Skripten und von genome.Variant.from_str akzeptiert.
• Ein Intervall auf der Befehlszeile ist 1-basiert geschlossen chr:start-end; das SDKs genome.Interval ist 0-basiert halb-offen. Die Skripte konvertieren.
• Mensch ist nur GRCh38. Der Atlas-Schlüssel ist chr:pos:alt; REF wird durch die Referenz impliziert, daher gibt eine Variante mit vertauschter REF und ALT oder auf GRCh37 stillschweigend einen falschen Datensatz zurück. Überprüfen Sie REF gegen die FASTA, bevor Sie einer Suche vertrauen.
• rsIDs werden weder von der API noch vom Portal akzeptiert. Lösen Sie sie in Koordinaten auf.
• Verwenden Sie das chr-Präfix; MT wird zu chrM.

Atlas-Workflow

1. Rang mit AVI

python atlas_query.py avi --variant chr22:36201698:A>C chr9:128225994:G>A
python atlas_query.py avi --input candidates.vcf --min-phred 20 -o avi.tsv
python atlas_query.py avi --interval chr11:5225727-5226575 --top-k 25 -o hbb_window.tsv
python atlas_query.py avi --input credible_set.tsv --with-tracks -o avi_tracks.tsv

Ausgabe, eine Zeile pro Variante:

Spalte	Bedeutung
avi_raw	Zusammengesetzte Modellausgabe (die 18 Attributionen summieren sich dazu)
avi_cdf_quantile	Kumulatives Quantil gegen alle genomweiten SNVs, wie bereitgestellt
avi_tail_quantile, avi_phred, avi_top_percent	tail = 1 - cdf, phred = -10 log10(tail); Phred 20 = top 1 %, 30 = top 0,1 %
top_feature, top_feature_value	Größte absolute SHAP-Attribution und ihr Wert
fi_MERGED_SPLICING ... fi_IS_DELETION	Alle 18 Attributionen (Schlüssel in references/atlas.md)
top_track_* (mit --with-tracks)	Der stärkste Track hinter dem Top-Feature: Scorer, Track, Biosample, Ontologie-CURIE, Gen, Rohwert
atlas_url	Deep Link zur Variante auf dem Portal
error	Pro-Varianten-Lookup-Fehler (Indel, N-Base, falsche REF) anstelle eines Absturzes

Der Bericht des Atlas rät: Rang, nicht Schwelle, und wählen Sie Schwellen nach Region oder Anwendung. Pathogene regulatorische Varianten liegen in niedrigeren AVI-Bins als proteinverkürzende oder Spleißmotiv-Varianten, daher untererfasst eine einzelne genomweite Grenze genau die Varianten, für die diese Ressource entwickelt wurde.

Lesen Sie die Attribution vor der Zahl. MERGED_SPLICING oder ALPHAMISSENSE oben bedeutet einen Spleiß- oder kodierenden Mechanismus; MAX_ABS_DNASE, MAX_ABS_CHIP_TF, MAX_ABS_RNA_SEQ bedeutet einen regulatorischen Mechanismus, den Sie durch Tracks auflösen können; CACTUS_241_WAY oder PHASTCONS_470_WAY oben bedeutet, dass die Konservierung den Score trägt und der molekulare Mechanismus nicht aufgelöst ist.

2. Auflösen des Mechanismus durch Tracks

python atlas_query.py scorers                                   # Was der Server jetzt bereitstellt
python atlas_query.py tracks --scorer RNA_SEQ --query colon     # Finden Sie Ontologie-CURIEs
python atlas_query.py scores --variant chr22:36201698:A>C \
    --scorers RNA_SEQ DNASE SPLICE_SITE_USAGE --ontology UBERON:0001157 -o colon.tsv
python atlas_query.py scores --interval chr11:5225727-5226575 --scorers CHIP_TF --gene HBB -o hbb_tf.tsv

Eine Zeile pro Variante x Track (x Gen für RNA_SEQ, POLYADENYLATION, SPLICE_*), mit raw_score und, wo bereitgestellt, quantile_score. Track-Ebene Score-Namen: ATAC, DNASE, CHIP_TF, CHIP_HISTONE, CAGE, PROCAP, RNA_SEQ, POLYADENYLATION, SPLICE_SITES, SPLICE_SITE_USAGE, SPLICE_JUNCTIONS, CONTACT_MAPS, plus *_ACTIVE-Varianten; scorers ist die Autorität für die Live-Liste. Filtern Sie nach dem Gewebe, um das es in der Frage geht, nicht nach dem genomweiten Maximum: 9.440 Tracks bedeuten, dass irgendwo immer etwas extrem ist.

3. Leiten Sie den Leser zum Portal

python atlas_link.py variant chr22:36201698:A>C --biosample "colon" --modalities RNA_SEQ,DNASE,CHIP_TF
python atlas_link.py locus chr11:5225727-5226575 --tf GATA1
python atlas_link.py gene HBB --markdown

Kein Schlüssel, kein Netzwerk. Die Website zeigt den AVI-Track, Heatmaps pro Modalität über jedes Biosample, Vorhersage-Tracks REF-vs-ALT und Motivinstanzen. Fügen Sie einen Link zu jeder Variante hinzu, die Sie melden.

In Python

import os
from alphagenome.atlas import atlas
from alphagenome.data import genome

client = atlas.create(os.environ["ALPHAGENOME_API_KEY"], timeout=30)
scores = client.query_variant(
    genome.Variant.from_str("chr22:36201698:A>C"),
    requested_scorers=["AVI_SCORE", "AVI_SCORE_FEATURE_IMPORTANCE", "RNA_SEQ"],
    ontology_terms=["UBERON:0001157"],          # optional; wird für Scorer ohne Ontologie-Metadaten ignoriert
)
avi = scores["AVI_SCORE"]                        # AnnData: X (1,1) raw; layers['quantiles'] (1,1) cdf
fi = scores["AVI_SCORE_FEATURE_IMPORTANCE"]      # AnnData: X (1,18); var['name'] = feature keys
rna = scores["RNA_SEQ"]                          # AnnData: obs = variant x gene, var = tracks, X = log2 FC
client.query_interval(genome.Interval("chr11", 5225726, 5226575), requested_scorers=["AVI_SCORE"])

query_interval gibt alle 3 SNVs pro Base zurück, in 32-bp-Blöcken. Halten Sie Fenster auf etwa 1 kb (3.000 Varianten); atlas_query.py lehnt mehr ab, es sei denn, --max-window wird erhöht. query_variants stoppt beim ersten fehlgeschlagenen Lookup; das Skript fragt eine Variante nach der anderen ab, sodass Fehler zu error-Zellen werden.

Modell-Workflow

Bewerten von Varianten, die der Atlas nicht enthält

python score_variants.py --variant chr22:36201698:A>C -o scores.tsv                   # 12 empfohlene Scorer, 1 Mb
python score_variants.py --input indels.vcf --scorers RNA_SEQ SPLICE_SITE_USAGE \
    --ontology UBERON:0001157 --min-abs-quantile 0.99 -o colon.tsv
python score_variants.py --organism mouse --variant chr7:45000000:A>G --sequence-length 500KB
python score_variants.py --list-scorers
python score_variants.py --list-tracks --output-type RNA_SEQ --query liver -o tracks.tsv

Die Ausgabe ist die offizielle aufgeräumte Tabelle von variant_scorers.tidy_scores: eine Zeile pro Variante x Scorer x Track (x Gen) mit raw_score und quantile_score, sortiert nach |raw|. Standard-Scorer sind die 12 empfohlenen Differenz-Scorer; --include-active fügt die sieben *_ACTIVE-Aktivitäts-Scorer hinzu. Maximal 20 Scorer pro Anfrage.

from alphagenome.models import dna_client, variant_scorers
model = dna_client.create(os.environ["ALPHAGENOME_API_KEY"])
variant = genome.Variant.from_str("chr22:36201698:A>C")
interval = variant.reference_interval.resize(dna_client.SEQUENCE_LENGTH_1MB)
adatas = model.score_variant(interval, variant, variant_scorers=[variant_scorers.RECOMMENDED_VARIANT_SCORERS["RNA_SEQ"]])
df = variant_scorers.tidy_scores(adatas)         # filtern Sie danach df.ontology_curie; score_variant akzeptiert keine ontology_terms

Vorhersagen von Tracks und Mutagenese

vo = model.predict_variant(interval, variant,
                           requested_outputs=[dna_client.OutputType.RNA_SEQ, dna_client.OutputType.DNASE],
                           ontology_terms=["UBERON:0001157"])
vo.reference.rna_seq.values, vo.alternate.rna_seq.values      # (1048576, n_tracks)

window = genome.Interval("chr20", 3_753_000, 3_753_400).resize(dna_client.SEQUENCE_LENGTH_16KB)
ism = model.score_ism_variants(interval=window, ism_interval=window.resize(256),
                               variant_scorers=[variant_scorers.CenterMaskScorer(
                                   requested_output=dna_client.OutputType.DNASE, width=501,
                                   aggregation_type=variant_scorers.AggregationType.DIFF_MEAN)])

Unterstützte Fenster: 16 kb, 100 kb, 500 kb, 1 Mb (2**14 bis 2**20); 1 Mb ist die Standardeinstellung und wird für distale Enhancer und Kontaktkarten benötigt. Ontologie- Begriffe sind CURIEs (UBERON:0002048 Lunge, CL:0000084 T-Zelle); entdecken Sie sie mit --list-tracks oder model.output_metadata(...).concatenate(). Zeichnung, Gen- annotation (GENCODE v46 Feather auf GCS), Spleiß- und Haplotyp-Rezepte: references/model-api.md.

Die Zahlen lesen

Melden Sie immer den Rohwert und das Quantil oder Phred, mit dem Scorer, Track, Biosample-CURIE und Gen. raw_score ist die Effektgröße auf der Skala des Scorers (RNA_SEQ ist log2-Faltenänderung: -1 ist die Hälfte); quantile_score ist der Rang gegenüber häufigen Varianten und sättigt nahe 0,99999. Ein Quantil über 0,99 mit |raw| < 0,1 ist das Standardartefakt einer ruhigen Region und bedeutet keine Wirkung. Unsigned Scorer (SPLICE_*, POLYADENYLATION, CONTACT_MAPS, *_ACTIVE) haben keine Richtung. Die meisten Varianten sind gutartig; „AlphaGenome sagt keinen molekularen Effekt voraus“ ist eine vollständige Antwort, und eine Variante innerhalb eines Peaks, deren REF- und ALT-Tracks identisch sind, „stört“ nichts. Vollständige Regeln, Gewebeabgleich und die Berichts-Checkliste: references/interpretation.md.

Was das Modell nicht sehen kann: Trans-Effekte, nicht-polyadenylierte RNAs (snRNA-Gene wie RNU4-2), Zelltypen, die im Training fehlen, Auswirkungen auf Proteinebene (AlphaMissense ist für diesen Zweck im AVI enthalten), RNA-Struktur und miRNA-Biologie, diploide Dosis, Entwicklungszeit, andere Arten als Mensch und Maus.

Grenzen, Kontingent, Bedingungen

• Atlas: Derzeit nur GRCh38-SNVs; Indels wurden für das Paper bewertet und werden später versprochen. Referenz-N-Basen wurden nie bewertet.
• Kontingente sind pro Schlüssel und nicht veröffentlicht; der Atlas hat dokumentiert eine größere Abfragemenge als On-Demand-Vorhersage. Vorübergehend RESOURCE_EXHAUSTED und UNAVAILABLE werden vom Client wiederholt (5 Versuche, Back-off auf 60 s).
• Zugriffsstufen (Atlas-Bericht): AVI-Scores sind auch ein permissiv lizenzierter Tabix-Download unter https://alphagenome.google/downloads; Feature-Attributionen und Spleiß-Scores sind nicht-kommerzielle Downloads; alle anderen Roh-Track-Scores sind API-only und nicht-kommerziell. Kommerzieller API-Zugang ist „in Kürze“ über Google Cloud Model Garden verfügbar.
• Der alphagenome-Client ist Apache-2.0; Modellgewichte und Ausgaben unterliegen DeepMinds Bedingungen. Zitieren Sie Avsec et al., Nature 649:1206 (2026) und den Atlas- Bericht (Cheng, Taylor, Nicolaisen, Pan, Bycroft, Perino, Ward et al., 2026).

Referenzen

• references/atlas.md – Was der Atlas enthält, die 19 Scorer- Konfigurationen mit Track-Anzahlen, AVI-Training und die 18 Merkmale, Quantil zu Phred, die Client-API und das AnnData-Layout, Fehlerzuordnung, Zugriffsstufen, Portal-URL-Grammatik, GTF- und Download-Orte.
• references/model-api.md – dna_client-Spickzettel: Koordinaten, Sequenz- längen, Ausgabetypen und Track-Anzahlen, Ontologie-Metadaten, Vorhersage- und Bewertungs- aufrufe, empfohlene Scorer-Konfigurationen, ISM, Genannotation, Plotten.
• references/interpretation.md – Rohwert vs. Quantil, AVI-Schwellen, Gewebeabgleich, negative Ergebnisse, Modell-Bindstellen, Koordinatenhygiene, Berichts-Checkliste.
• Skripte: scripts/atlas_query.py (Atlas: avi, scores, scorers, tracks), scripts/score_variants.py (Modell-Scoring, --list-scorers, --list-tracks), scripts/atlas_link.py (Portal-Deep-Links, offline).

Zitieren von Scientific Agent Skills

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

Zitieren Sie immer die aktuelle Version. Die DOI und https://arxiv.org/abs/2609.00065 lösen auf die neueste arXiv-Version auf, daher hängen Sie niemals einen Versionssuffix wie v1 an. Wenn Netzwerkzugriff verfügbar ist, rufen Sie https://arxiv.org/abs/2609.00065 (oder http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065) auf, bevor Sie die Referenz schreiben, und nehmen Sie den Autor

…

[gekürzt für die Übersetzung]