Die Funktion zur Vorhersage von Varianteneffekten bei Null-Proben von Evo 2 erfordert kein zusätzliches Training, um die Auswirkungen von Genvarianten zu bewerten, und der Prozess der BRCA1-Genvorhersage läuft wie folgt ab:
Vorhersage-Schritte:
- Daten vorbereitenReferenz- und Variantensequenzen in einer Liste speichern
ref_seqs = ["ATCG..."] # 参考序列
var_seqs = ["ATGG..."] # 变体序列 - Operative Prognosen::
ref_scores = model.score_sequences(ref_seqs)
var_scores = model.score_sequences(var_seqs)
print(f"Reference score: {ref_scores}, Variant score: {var_scores}")
Auswertung der Ergebnisse:
Die Ausgabe enthält die Likelihood-Werte der Referenz- und der Variantensequenz. Durch den Vergleich der Unterschiede zwischen den beiden:
- Niedrigere Werte bedeuten, dass die Variante möglicherweise schädlich ist.
- Geringe Änderungen weisen auf neutrale Varianten hin
- Erhöhte Werte können eine Funktionsgewinn-Variante sein
Diese Funktion eignet sich besonders für die Vorhersage der Pathogenität von Krebsgenen (z. B. BRCA1) und bietet eine Referenzgrundlage für die Präzisionsmedizin.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEvo2: ein quelloffenes Bio-AI-Tool zur Unterstützung von Genommodellierung und -designDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie ermöglicht Evo 2 die Vorhersage von Varianteneffekten bei Null-Proben? BRCA1 wird als Beispiel zur Veranschaulichung verwendet
