标签：AlphaGenome 2

11 月 11 日谷歌 DeepMind 发布 AlphaGenome 2，把初代的并行预测改成条件式模型：单次只针对一种组织、细胞类型或细胞状态预测 DNA 效应，目标条件在架构每个阶段都作为输入喂进去。在覆盖 28 类原代免疫细胞的 TenK10K 数据集上，识别到的因果变异占比从 16% 升到 30%，基因效应方向判断准确率从 23% 升到 43%，两个都是 1.87 倍左右，报道说的「接近翻倍」站得住。文中还交代了跨模态数据填充（给单细胞基因活性可反推染色质可及性）、无需重训即可泛化到未见过的细胞状态、新增 DNA 甲基化预测，并分辨了三组容易看串的数字：68 类组织是训练口径、数百种条件是预计算口径、90 亿种变异属于初代 Atlas。最后记了报道没写的推理开销，以及官方「仅研究用途、未经临床验证」的提示。