유전체 해독 보고서
✓ 已验证중영 바이링ual · 10단계 파이프라인 · 전부 검증 납품
VCF 품질관리 -> ANNOVAR 122열 주석 -> FM 삼모형 병원성 예측 -> ClinVar+dbNSFP ACMG 분류 -> PharmGKB 약물유전체 -> PRS 다유전자 위험 -> 미토콘드리아 변이 -> NCCN 종양 위험 평가 -> ACMG 보인자 선별 -> 중영 바이링ual 보고서. 전체 10단계 검증 납품. 이 페이지는 세 가지 독자를 위함: 유전체 보고서를 이해하려는 환자와 공중, 유전체 해독 파트너를 찾는 병원과 제약, 기술력을 평가하는 투자자와 동료.
아래 「유전체 해독 보고서란」「환자에게」를 읽어보세요--자신의 유전체를 알 권리가 있습니다.
「DiVo의 역할」「6단계 파이프라인」「검증 지표」를 중점으로--10단계 전부 검증, 샘플 보고서 있음.
「차별화」「검증 지표」「용어집」을 중점--FM 삼모형 교차 검증의 기술 장벽을 평가.
환자와 가족에게
DiVo Gen²AI의 유전체 해독 서비스는 의료기관과 협동하는 업무이며, 개인 사용자나 환자에게 직접 제공하는 서비스가 아닙니다. 유전체 해독 보고서는 참고용이며, 의사의 지시를 대체하지 않습니다. 건강상 우려가 있으시면 주치의나 유전 상담사에게 문의하세요.
유전체 해독 보고서는 다음 flagship 서비스에 환자 유전체 위험 계층화를 제공
유전체 해독 보고서란
모든 사람의 유전체에는 수십억 염기쌍이 있고 수백만 변이를 포함한다--대부분은 무해하지만 일부는 질병을 유발할 수 있다. 유전체 해독 보고서는 원시 시퀀싱 데이터(VCF 파일)에서 시작하여 층별로 필터링, 주석, 분류하여 최종적으로 어떤 유전자 좌위에 임상적 의미가 있는 발견이 있는지 알려준다.
완전한 해독 보고서는 "어느 위치가 변했는지" 나열하는 것이 아니라 "이 변이가 무엇을 의미하는지"에 답한다--병원성인가 양성인가? 어떤 약물 대사에 영향하는가? 다유전자 위험 점수는? 어떤 유전성 질환 변이를 보유하고 있는가? DiVo의 보고서는 세 가지 버전으로 다른 독자의 요구에 답한다: 일반인을 위한 중국어 쉬운말 버전, 의사를 위한 영어 전문 버전, 생신 동료를 위한 기술 설명 부록.
DiVo는 세 유전체 기초 모형으로 교차 투표하여 병원성을 판정--AlphaGenome(DeepMind), Genos(BGI), Evo2(Arc Institute)--2/3 합의로 판정, 단일 모형을 한 번 실행하는 것이 아니다.
단일 기초 모형은 훈련 데이터 편향으로 오판할 수 있다. 세 가지 다른 원리의 모형이 교차 투표하고 2/3 합의로 판정--다른 인구와 모델링 방법을 커버하여 신뢰성이 더 높다.
유전체 보고서가 영어 전문 버전만 있다면 일반인은 이해할 수 없다. 중국어 쉬운말 버전은 결과가 무엇을 의미하고 무엇을 해야 하는지 직접 알려준다--자신의 유전체를 알 권리가 있다.
DiVo Gen²AI의 역할
유전체 해독 보고서는 DiVo 사위일체 서비스의 L1 소스코드 차원 핵심 산출물이며, 신생항원 파이프라인과 CAR-T 파이프라인의 환자 유전체 위험 계층화 입력이다. VCF에서 삼형식 보고서까지의 전체 계산을 제공--품질관리, 주석, FM 삼모형 예측, ACMG 분류, 약물유전체, PRS, 미토콘드리아, 종양 위험, 보인자 선별, 보고서 생성, 10단계 전부 검증 납품.
임상 진단은 하지 않음(보고서는 참고용), 변이의 웻랩 검증은 하지 않음, 가족 유전 상담은 하지 않음. 의사가 직접 참조할 수 있는 유전체 해독 보고서를 납품한다.
핵심 능력 · 6단계 파이프라인
VCF에서 중영 바이링ual 보고서까지 · 전부 검증 납품
차별화 우위
단일모형/단일형식 유전체 보고서와의 핵심 차이
유전체 기초 모형 삼모형 교차
AlphaGenome + Genos + Evo2 세 기초 모형이 공동 투표, 2/3 합의로 병원성 판정. 단일 모형을 한 번 실행하는 것이 아니라 삼모형 교차 검증--다른 모델링 원리와 인구 배경을 커버.
중국어 쉬운말 버전 보고서
영어 전문 버전뿐 아니라 일반인을 위한 중국어 쉬운말 버전도--알고리즘이나 의학 약어를 알 필요 없이 결과가 무엇을 의미하고 무엇을 해야 하는지 직접 알려준다.
세 가지 형식 · 두 가지 언어
중국어 쉬운말 버전
✓ 已验证이해하기 쉬운 건강 행동 방안, 알고리즘 지식 불필요
MD / HTML / PDF
영어 전문 버전
✓ 已验证의학 전문가를 위한 VCF 해독 보고서
MD / HTML / PDF
기술 설명 부록
✓ 已验证ACMG/PRS/약물유전체 등 지표 방법 상세 설명
MD / PDF
ACMG 분류 실증
ClinVar VCF 직접 분석 + dbNSFP42a 28기준 자동 평가, 실증 기반
PharmGKB 약물유전체
PharmGKB relationships.tsv에서 직접 분석, 111,254건의 약물-유전자 연관
삼모형 GPU 추론 실적
AutoDL RTX 4080 · 2026-07-02 · chr22 200 variants
유전체 기초 모형 삼모형 교차
AlphaGenome + Genos + Evo2 공동 투표, 2/3 합의로 병원성 판정
AlphaGenome
DeepMind PyTorch port · 878MB权重
8192bp context · 조절구역 변이 전문
AutoDL GPU 추론 검증됨 ✓
Genos-1.2B
BGI · Mixtral MoE · 4.7GB权重
8K bp context · 중국 인구 최적화
AutoDL GPU 추론 검증됨 ✓
Evo2-7b_base
Arc Institute · BF16 · 13GB权重
긴 컨텍스트 DNA 모델링 · SDPA fallback
AutoDL GPU 추론 검증됨 ✓
검증 지표
전부 실제 실행 산출, 추정 아님
| 지표 | 값 | 설명 |
|---|---|---|
| 실행 배치 | 15+ | 중영 바이링ual MD/HTML/PDF 전 형식 |
| 변이 커버리지 | 6,732 | 단일 염색체(chr22) 완전 보고서 |
| ANNOVAR 열 수 | 122 | dbNSFP42a (48GB) + refGene + ensGene |
| ClinVar 일치율 | 100% | 6,732/6,732 변이 전부 ClinVar 기록과 일치 |
| ACMG 분류 | 1,526 LP | Likely Pathogenic 22.7% 차지(PP3+PS2 이중 증거) |
| PharmGKB 일치 | 652 | 9 유전자 × 43 약물 연관 항목 |
| dbNSFP CADD | 3,387 | 그중 CADD≥25 강 병원성 신호 3,064건 |
| FM 모형 | 3/3 | Genos + AlphaGenome + Evo2-7b 전부 GPU 추론 검증 통과(AutoDL RTX 4080) |
| 전문 분석 모듈 | 4/4 | 5b PRSice(BC 249/CAD 140K SNP); 5c 미토콘드리아 18 병원성 사이트(ClinVar chrM); 5d NCCN 15 유전자; 5e ACMG 11 유전자(11/11 검출) |
| 보고서 형식 | 3 | MD + HTML + PDF |
| 언어 | 中英双语 | 쉬운말 + 전문 |
| 보고서 버전 | v3 | 자체 보고서 생성기 ~1200행 Python |
정직한 경계
할 수 있는 것과 할 수 없는 것, 명확히
할 수 있는 것
명확히 하지 않는 것
용어 사전
유전체 해독 분야 핵심 5용어
| 약어 | 전체 명칭 | 번역 | 설명 |
|---|---|---|---|
| VCF | Variant Call Format | 변이 콜 포맷 | 유전체 변이의 표준 파일 형식, 각 위치의 변이 정보 기록 |
| ACMG | American College of Medical Genetics | American College of Medical Genetics | 유전 변이 분류 기준을 제정하는 권위 기관, 5단계 분류: 병원성/의심 병원성/VUS/의심 양성/양성 |
| PRS | Polygenic Risk Score | 다유전자 위험 점수 | 여러 유전자 좌위의 미세 효과를 통합하여 질병의 전체 유전적 위험 평가 |
| FM | Foundation Model | 기초 모형 | 대규모 데이터로 사전 훈련된 대형 AI 모형, 다양한 하위 태스크에 적응 가능 |
| ClinVar | ClinVar Database | ClinVar 변이 임상 DB | NCBI가 유지하는 공개 DB, 유전 변이와 질병의 관계 및 임상적 의미 기록 |
CAPACITY TRACE
能力回溯
这项服务由哪些能力支撑——从硅片到你的场景
硅片(L1) → 模型(L2) → Agent(L3) → 管线(L4) → 你的场景