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AlphaGenome Atlas, 90억 DNA 변이 예측을 1PB 지도에 통합해 연구자에게 공개
실험실에서 하나씩 검사할 수 없던 인간 DNA 단일 염기 변이 90억 개를 탐색 가능한 예측 지도로 묶었다. Google DeepMind의 1PB AlphaGenome Atlas는 AlphaFold Database보다 30배 이상 크며 변이 영향 순위를 단일 AVI 점수로 제공한다.
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실험실에서 하나씩 검사할 수 없던 인간 DNA 단일 염기 변이 90억 개를 탐색 가능한 예측 지도로 묶었다. Google DeepMind의 1PB AlphaGenome Atlas는 AlphaFold Database보다 30배 이상 크며 변이 영향 순위를 단일 AVI 점수로 제공한다.
AI의 바이오 역량 논쟁에 처음으로 꽤 단단한 숫자가 붙었다. Anthropic은 Claude를 실제 생물 데이터 기반 99문항에 투입했고, 전문가도 막힌 23문항 가운데 최근 모델이 약 30%를 풀었다고 적었다.
Hacker News에서 화제가 된 OpenMed의 글은 ESMFold, ProteinMPNN, CodonRoBERTa를 연결한 단백질 설계 파이프라인과 25 species 확장 결과를 공개했다. 저비용 open research 사례로 주목받았지만, HN 댓글에서는 biological validation 한계도 함께 지적됐다.
Google DeepMind는 X에서 EMBL-EBI, NVIDIA, 서울대와 함께 AlphaFold Database에 수백만 개의 AI-predicted protein complex structures를 추가한다고 밝혔다. 이번 공개는 AlphaFold를 단일 protein 구조 예측에서 protein interactions를 연구하는 공개 인프라로 한 단계 확장하는 조치다.