May 7 · 7 min read · On April 16, 2026, OpenAI shipped something different from its usual model releases. GPT-Rosalind is not a general-purpose assistant, a faster chat model, or a coding agent. It is a frontier reasoning model designed exclusively for life sciences rese...
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Mar 4 · 5 min read · Scikit-allel 群體遺傳學分析工具完整評測 Scikit 如果你是做生物資訊學或演化基因組學研究，一定遇過這些困擾： PLINK 功能強但不靠 Python，難以整合自己的分析流程 R 套件記憶體吃不消，處理 100 萬變異要跑一整天 自己寫 Python 指令碼，重複造輪子，效率低 這幾天測試了 scikit-allel，一個專為群體遺傳學設計的 Python 套件，先講結論：效能與 PLINK 不相上下，靈活性遠超其他工具。 為什麼需要 scikit-allel？ ...
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Feb 28 · 3 min read · pysam、cyvcf2、PyVCF3 性能對比與應用 BAM Viewer 在生物資訊的世界裡，處理基因組變異數據是在日常不過的工作，從最入門的PyVCF3 再到 pysam 除了可以除了vcf外，還可以一並處理GATK前後處理，再到 cyvcf2 可以處理大型WGS檔案以及批次同時處理多個VCF檔，到底要怎麼選？ 1. pysam (0.23.3) 這是最一開始Agent推薦給我的tools，支援常見的格式檔案，SAM、BAM、CRAM、VCF、BCF，也可以直接呼叫 samtools/...
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Feb 27 · 2 min read · PrimateAI-3D 變異預測完全指南 Illumina PrimateAI-3D 在精準醫學時代，解讀基因變異是診斷罕見疾病的關鍵。但問題是要怎麼區分真正危險的變異 vs. 無害的背景變異？ 如果 Google AlphaMissense 從「蛋白質結構」出發，那麼 Illumina PrimateAI-3D 的最主要的邏輯就是在演化。 Illumina 的科學家們定序了 233 種靈長類動物。他們的假設很簡單：如果一個變異在猴子、猩猩身上都找不到，代表這個變異在演化過程中被「淘汰」了，...
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Feb 24 · 1 min read · Google AlphaMissense 預測結構變異 在 2023 年，Google DeepMind 發表了 AlphaMissense，震撼了整個基因定序領域，它利用 AlphaFold 對蛋白質結構的深刻理解，成功預測了人類所有可能的 7100 萬個錯義變異 (Missense Variants) 的致病性。 如果要簡單的理解 AlphaMissense 的邏輯，應該可以這樣理解，「破壞結構 = 致病」， 它不依賴人類的標註資料 (ClinVar)，而是學習「什麼樣的氨基酸序列能形成穩...
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Jan 23 · 5 min read · Mutations associated with Alzheimer’s disease are spread across genes such as APP, PSEN1, PSEN2, and APOE, creating large and complex genomic datasets. This project began with a simple question: could a computational model be trained to make sense of...
Join discussionNov 3, 2025 · 1 min read · DeepMind 從變異檢測到蛋白質結構到藥物反應的整合分析 從Google 一連串的發表了 DeepVariant, AlphaGenome, DeepSomatic 等工具，我們來看看怎麼利用 Deepmind的這些工具，來幫我們從準確的將精準醫療轉化為臨床行動。 DeepVariant： 過去處理大量 NGS（次世代定序）數據時，傳統的變異檢測演算法（如 GATK 的 HaplotypeCaller）在面對複雜的結構變異或低體細胞突變時，準確率會有所下降。 而DeepVariant利用深...
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Oct 30, 2025 · 1 min read · Google DeepSomatic 如何重塑癌症基因體學的未來 過去在處理癌症數據時，最頭痛的問題之一就是遇到各種「雜訊」，在基因體中針對癌症的研究，常常是是一個混雜的生態系 — 有正常細胞、有各種突變的癌細胞，在癌症基因體研究中要找的，是那些在癌細胞中的「體細胞變異」（Somatic Variants）。 過去常用的像是 MuTect2等工具，多半依賴統計模型和一堆制式的規則來過濾和篩選雜訊，在癌症研究中，當突變的頻率 Variant Allele Frequency很低時，就很容易把它們...
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