Evo 2的零样本变体效应预测功能无需额外训练即可评估基因变体影响，BRCA1基因预测流程如下：
预测步骤：
- 准备数据：将参考序列和变体序列存入列表
ref_seqs = ["ATCG..."] # 参考序列
var_seqs = ["ATGG..."] # 变体序列 - 运行预测：
ref_scores = model.score_sequences(ref_seqs)
var_scores = model.score_sequences(var_seqs)
print(f"Reference score: {ref_scores}, Variant score: {var_scores}")
结果解释：
输出结果包含参考序列和变体序列的似然值。通过比较两者的差异：
- 分数降低表明该变体可能有害
- 轻微变化表明中性变体
- 分数提高则可能是功能增益变异
此功能特别适用于癌症相关基因（如BRCA1）的致病性预测，为精准医学提供参考依据。
本答案来源于文章《Evo2：支持基因组建模与设计的开源生物AI工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » Evo 2如何实现零样本变体效应预测？以BRCA1为例说明
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