Marsh 表示，目前计算预测在诊断遗传疾病方面发挥的作用很小，医生团体的建议称，这些工具应该只提供将突变与疾病联系起来的支持证据。Avsec 表示，与之前的方法相比，AlphaMissense 自信地对更大比例的错义突变进行了分类。「随着这些模型变得比我想象的更好，人们会更倾向于信任它们。」佐治亚州亚特兰大埃默里大学的生物...
2023年9月23日,来自英国伦敦的Google Deepmind团队在Science上发表了一篇题为“Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense”的文章。他们提出了 AlphaMissense,它根据人类和灵长类动物变异群体频率数据库基于AlphaFold进行了微...
与策略四(pLoF + Missense(5/5))相比,策略二(pLoF + AM)稍微发现了更多的显著基因-疾病(gene-disease)和基因-性状(gene-trait)关联,尽管阳性对照基因的比例略微降低。不过,两种策略的整体表现相似。并且,无论AM AND Missense(5/5) 或者 AM OR Missense(5/5),都没有带来性能上的进一步提升。总的来说,使...
在平衡了每个基因的致病变异和良性变异的数量后,AlphaMissense在ClinVar变异测试集18924个数据上的 ROC曲线下面积(auROC)为0.940,而变异效应进化模型(Evolutionary model of Variant Effect,EVE)的auROC为0.911;P = 0.001, bootstrap),次优模型没有直接在ClinVar上训练(17)(图2A)。 AlphaMissense也优于直接在ClinVa...
具体来说，AlphaMissense通过输入氨基酸序列，能够预测序列中特定位置上所有可能的单一氨基酸变化的致病性。其训练过程分为两个关键阶段。首先，借鉴ChatGPT等大型模型的经验，训练出一个与AlphaFold相似的网络。接着，在第二阶段，对模型进行微调，以适应人类蛋白质的数据，并为多序列比对中的第二行设置突变序列，从而增加...
作者们发现AlphaMissense模型可以实现最先进的性能以及达到更高的临床研究基准。之后，作者们使用AlphaMissense模型对人类蛋白质组进行分析和预测。整个人类蛋白组19233个蛋白中有2.16亿个可能的致病性单氨基酸变化，会导致7100万个错义变异预测结构。作为社区公共资源，作者们提供了所有人类蛋白质的单氨基酸替换，...
IT之家 9 月 20 日消息，谷歌旗下 DeepMind 日前推出了名为 AlphaMissense 的 AI 工具，其中评估了所有 7100 万个“错义”突变，IT之家经过查询得知，该工具已经上架 GitHub，研究结果日前也已经发表在《科学》杂志上。▲ 图源 相关论文 据悉，人类专家迄今只发现了 0.1% 的错义变体的临床影响，这些变体改变了...
在UK Biobank和AllofUS的数据集中，AlphaMissense在推断人类性状方面均展现出了卓越的性能，稳坐预测工具排名的榜首。不仅如此，AlphaMissense在多数基因-性状组合中均能拔得头筹，且其与其他预测工具的性能差异均具有显著的统计意义。此外，研究还发现，在不同数据集下，各预测工具的整体排名呈现出显著的正相关关系（...
近日，谷歌 DeepMind 研究团队基于 AlphaFold 开发出一个名为“AlphaMissense”新 AI 模型，其可以分析 DNA 突变的影响，能够识别致病的错义突变以及未知的致病基因，有望加速罕见遗传疾病的研究。目前，这项研究成果已经以“Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense”（利用 Alpha...
Google DeepMind 团队提出了 AlphaMissense,它是 AlphaFold 的一种改进衍生工具,在人类和灵长类动物突变群体频率数据库上进行了微调,从而用于预测错义突变(missense variant,missense mutation )的致病性。 通过结合结构背景和进化保护,该模型在广泛的遗传和实验基准上取得了 SOTA 的结果,并且,所有这些都无需对这些数据进...