AlphaGenome et l'Atlas AlphaGenome
AlphaGenome est le modèle séquence-à-fonction de DeepMind : 1 Mb d'ADN en entrée, prédictions par paire de bases pour onze types d'analyses sur des milliers de pistes humaines et de souris en sortie. L'Atlas AlphaGenome (publié le 2026-09-08) est ce modèle exécuté une fois pour chaque changement nucléotidique possible dans GRCh38, environ 9 milliards de variants, stocké avec un seul nombre de classement, le score AlphaGenome Variant Impact (AVI), son percentile à l'échelle du génome, et une attribution en 18 parties de ce qui le motive. Les deux sont accessibles via un pip install alphagenome et une clé API.
Recherche et modélisation théorique uniquement. Les sorties ne doivent pas être utilisées pour entraîner d'autres modèles, et ne sont pas destinées à des procédures de diagnostic ou des décisions médicales.
Quand utiliser quoi
| Vous avez | Utilisez | Pourquoi |
|---|---|---|
| SNV hg38 (un VCF, un ensemble crédible, une région jusqu'à ~1 kb) | Atlas via scripts/atlas_query.py | précalculé, quota plus élevé, inclut AVI et attributions |
| indels, variants de souris, un fond non de référence, un scoreur ou une fenêtre personnalisé(e) | modèle via scripts/score_variants.py ou Python | l'Atlas est limité aux SNV et à hg38 |
| une hypothèse à expliquer (quel motif, quel tissu, pistes REF vs ALT) | predict_variant + graphiques, scores de pistes de l'Atlas, lien portail | mécanisme, pas seulement classement |
| coordonnées GRCh37, rsID, indels non normalisés | d'abord genomic-coordinates, puis revenez | mauvais build ou REF échangée donne une réponse plausible mais erronée |
| assertions ClinVar, validité gène-maladie, cadre ACMG | folklore-variant-evidence, database-lookup | AlphaGenome est une ligne de preuve, jamais le verdict |
| prédictions promoteur/amplificateur/expression sans clé DeepMind | genomic-intelligence | fournisseur différent, niveau démo sans clé |
Configuration
uv pip install alphagenome # PyPI ; testé sur Python 3.12 et 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 # prouve clé + réseau en un appel
Ne jamais mettre la clé sur une ligne de commande ou dans un fichier que vous committez ; les scripts ne la lisent que depuis l'environnement. Une clé invalide se manifeste par ValueError: API key not valid, pas par une erreur de permission.
Le contrat de coordonnées
- Un variant est 1-based
chr:pos:ref>alt(chr22:36201698:A>C). Les orthographes gnomAD (22-36201698-A-C), GTEx (chr22_36201698_A_C_b38) et Open Targets sont acceptées par les scripts et pargenome.Variant.from_str. - Un intervalle en ligne de commande est 1-based fermé
chr:start-end; l'intervalle du SDK (genome.Interval) est 0-based à moitié ouvert. Les scripts convertissent. - Humain est GRCh38 uniquement. La clé de l'Atlas est
chr:pos:alt; REF est implicite par la référence, donc un variant avec REF et ALT échangées, ou sur GRCh37, renvoie silencieusement un enregistrement erroné. Vérifiez REF par rapport au FASTA avant de faire confiance à une recherche. - Les rsID ne sont pas acceptés par l'API ou le portail. Résolvez-les en coordonnées.
- Utilisez le préfixe
chr;MTdevientchrM.
Workflow de l'Atlas
1. Classez avec 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
Sortie, une ligne par variant :
| Colonne | Signification |
|---|---|
avi_raw | sortie composite du modèle (les 18 attributions s'y additionnent) |
avi_cdf_quantile | quantile cumulatif par rapport à tous les SNV du génome, tel que servi |
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 | plus grande attribution SHAP en valeur absolue et sa valeur |
fi_MERGED_SPLICING ... fi_IS_DELETION | les 18 attributions (clés dans references/atlas.md) |
top_track_* (avec --with-tracks) | la piste la plus forte derrière la caractéristique principale : scoreur, piste, bioéchantillon, CURIE d'ontologie, gène, score brut |
atlas_url | lien profond vers le variant sur le portail |
error | échec de recherche par variant (indel, base N, REF erronée) au lieu d'un plantage |
Le conseil du rapport de l'Atlas : classez, ne seuillez pas, et choisissez les seuils par région ou application. Les variants régulateurs pathogènes se situent dans des catégories AVI plus basses que les variants tronquant une protéine ou de motif d'épissage, donc un seuil unique à l'échelle du génome sous-estime exactement les variants pour lesquels cette ressource a été construite.
Lisez l'attribution avant le nombre. MERGED_SPLICING ou ALPHAMISSENSE en tête signifie un mécanisme d'épissage ou de codage ; MAX_ABS_DNASE, MAX_ABS_CHIP_TF, MAX_ABS_RNA_SEQ en tête signifie un mécanisme régulateur que vous pouvez résoudre par piste ; CACTUS_241_WAY ou PHASTCONS_470_WAY en tête signifie que la conservation porte le score et que le mécanisme moléculaire n'est pas résolu.
2. Résolvez le mécanisme par piste
python atlas_query.py scorers # ce que le serveur sert actuellement
python atlas_query.py tracks --scorer RNA_SEQ --query colon # trouver les CURIE d'ontologie
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
Une ligne par variant x piste (x gène pour RNA_SEQ, POLYADENYLATION, SPLICE_*), avec raw_score et, le cas échéant, quantile_score. Noms des scoreurs au niveau des pistes : ATAC, DNASE, CHIP_TF, CHIP_HISTONE, CAGE, PROCAP, RNA_SEQ, POLYADENYLATION, SPLICE_SITES, SPLICE_SITE_USAGE, SPLICE_JUNCTIONS, CONTACT_MAPS, plus les variantes *_ACTIVE ; scorers est l'autorité sur la liste en direct. Filtrez par le tissu concerné par la question, pas par le maximum à l'échelle du génome : 9 440 pistes signifie que quelque chose est toujours extrême quelque part.
3. Envoyez le lecteur au portail
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
Pas de clé, pas de réseau. Le site montre la piste AVI, les cartes de chaleur par modalité sur chaque bioéchantillon, les pistes de prédiction REF-vs-ALT et les instances de motif. Attachez un lien à chaque variant que vous rapportez.
En 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"], # optionnel ; ignoré pour les scoreurs sans métadonnées d'ontologie
)
avi = scores["AVI_SCORE"] # AnnData : X (1,1) brut ; layers['quantiles'] (1,1) cdf
fi = scores["AVI_SCORE_FEATURE_IMPORTANCE"] # AnnData : X (1,18) ; var['name'] = clés des caractéristiques
rna = scores["RNA_SEQ"] # AnnData : obs = variant x gène, var = pistes, X = log2 FC
client.query_interval(genome.Interval("chr11", 5225726, 5226575), requested_scorers=["AVI_SCORE"])
query_interval renvoie les 3 SNV par base, par morceaux de 32 pb. Limitez les fenêtres à environ 1 kb (3 000 variants) ; atlas_query.py refuse plus à moins que --max-window ne soit augmenté. query_variants s'arrête à la première recherche échouée ; le script interroge un variant à la fois donc les échecs deviennent des cellules error.
Workflow du modèle
Notez des variants que l'Atlas ne contient pas
python score_variants.py --variant chr22:36201698:A>C -o scores.tsv # 12 scoreurs recommandés, 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
La sortie est la table officielle nettoyée de variant_scorers.tidy_scores : une ligne par variant x scoreur x piste (x gène) avec raw_score et quantile_score, triée par |raw|. Les scoreurs par défaut sont les 12 scoreurs de différence recommandés ; --include-active ajoute les sept scoreurs d'activité *_ACTIVE. Au maximum 20 scoreurs par requête.
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) # filtrez df.ontology_curie après ; score_variant ne prend pas ontology_terms
Prédisez des pistes et mutagénisez
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)])
Fenêtres prises en charge : 16 kb, 100 kb, 500 kb, 1 Mb (2**14 à 2**20) ; 1 Mb est la valeur par défaut et est nécessaire pour les amplificateurs distaux et les cartes de contact. Les termes d'ontologie sont des CURIE (UBERON:0002048 poumon, CL:0000084 cellule T) ; découvrez-les avec --list-tracks ou model.output_metadata(...).concatenate(). Tracé, annotation des gènes (GENCODE v46 Feather sur GCS), épissage et recettes d'haplotypes : references/model-api.md.
Lire les nombres
Signalez toujours le score brut et le quantile ou le Phred, avec le scoreur, la piste, le CURIE du bioéchantillon et le gène. raw_score est la taille de l'effet sur l'échelle du scoreur (RNA_SEQ est le log2 du rapport de changement : -1 signifie moitié) ; quantile_score est le classement par rapport aux variants communs et sature près de 0.99999. Un quantile supérieur à 0.99 avec |raw| < 0.1 est l'artefact standard d'une région silencieuse et signifie aucun effet. Les scoreurs non signés (SPLICE_*, POLYADENYLATION, CONTACT_MAPS, *_ACTIVE) n'ont pas de direction. La plupart des variants sont bénins ; "AlphaGenome ne prédit aucun effet moléculaire" est une réponse complète, et un variant à l'intérieur d'un pic dont les pistes REF et ALT sont identiques ne "perturbe" rien. Règles complètes, correspondance tissulaire et liste de contrôle pour le rapport : references/interpretation.md.
Ce que le modèle ne peut pas voir : les effets trans, les ARN non polyadénylés (gènes snRNA comme RNU4-2), les types cellulaires absents de l'entraînement, les conséquences au niveau des protéines (AlphaMissense est intégré dans AVI pour cela), la structure de l'ARN et la biologie des miRNA, le dosage diploïde, le temps de développement, les espèces autres que l'humain et la souris.
Limites, quota, conditions
- Atlas : SNV GRCh38 uniquement pour l'instant ; les indels ont été notés pour l'article et sont promis plus tard. Les bases de référence
Nn'ont jamais été notées. - Les quotas sont par clé et non publiés ; l'Atlas est documenté comme ayant un taux de requête plus élevé que la prédiction à la demande. Les
RESOURCE_EXHAUSTEDetUNAVAILABLEtransitoires sont réessayés par le client (5 tentatives, délai d'attente jusqu'à 60 s). - Niveaux d'accès (rapport de l'Atlas) : les scores AVI sont également un téléchargement Tabix sous licence permissive à https://alphagenome.google/downloads ; les attributions de caractéristiques et les scores d'épissage sont des téléchargements non commerciaux ; tous les autres scores de pistes bruts sont uniquement via l'API et non commerciaux. L'accès commercial à l'API est "à venir" via Google Cloud Model Garden.
- Le client
alphagenomeest sous licence Apache-2.0 ; les poids du modèle et les sorties sont soumis aux conditions de DeepMind. Citez Avsec et al., Nature 649:1206 (2026) et le rapport de l'Atlas (Cheng, Taylor, Nicolaisen, Pan, Bycroft, Perino, Ward et al., 2026).
Références
references/atlas.md- ce que contient l'Atlas, les 19 configurations de scoreurs avec les nombres de pistes, l'entraînement AVI et les 18 caractéristiques, le quantile vers Phred, l'API client et la disposition AnnData, la cartographie des erreurs, les niveaux d'accès, la grammaire des URL du portail, les emplacements GTF et de téléchargement.references/model-api.md- aide-mémoiredna_client: coordonnées, longueurs de séquence, types de sortie et nombres de pistes, métadonnées d'ontologie, appels predict et score, configurations de scoreurs recommandées, ISM, annotation des gènes, tracé.references/interpretation.md- brut vs quantile, seuils AVI, correspondance tissulaire, résultats négatifs, angles morts du modèle, hygiène des coordonnées, liste de contrôle pour le rapport.- Scripts :
scripts/atlas_query.py(Atlas :avi,scores,scorers,tracks),scripts/score_variants.py(notation modèle,--list-scorers,--list-tracks),scripts/atlas_link.py(liens profonds portail, hors ligne).
Citation des Compétences d'Agent Scientifique
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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
Citez toujours la version actuelle. Le DOI et https://arxiv.org/abs/2609.00065 résolvent vers la dernière version arXiv, donc n'ajoutez jamais de suffixe de version tel que v1. Lorsque l'accès réseau est disponible, récupérez https://arxiv.org/abs/2609.00065 (ou http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065) avant d'écrire la référence et prenez l'auteur…
(Le contenu a été tronqué pour la traduction)