谷歌DeepMind正式發佈AlphaGenome Atlas，這是一個覆蓋人類基因組中幾乎所有單核苷酸變異（約90億個單字母替換）的分子效應預計算目錄。伴隨目錄一同推出的還有AlphaGenome變異影響（AVI）評分——用一個數值對變異影響進行排序，以及每個變異的特徵歸因和全基因組DNA基序集合。該資源通過免費學術門户、AlphaGenome API以及Google Antigravity中的技能（skill）提供。
就可用性而言，目前屬於“部分可部署”。Atlas門户和API已面向非商業研究開放查詢；Google Cloud上的商業訪問顯示為即將推出。底層AlphaGenome模型已在GitHub面向學術界開放，並在Google Cloud Model Garden提供商業使用。
AlphaGenome模型於2025年6月發佈，用於預測DNA變異如何改變基因表達、RNA剪接等分子過程。此前該模型一次只能處理一個變異或一個區域；Atlas改變了這種工作模式。DeepMind團隊將AlphaGenome應用於全部約90億個單核苷酸變異並存儲輸出，形成了一個1拍字節（PB）的數據集，規模是AlphaFold Database（2億多個蛋白質結構預測）的30倍以上。
在實驗室中測試90億個突變不現實，而針對海量候選變異逐一調用大規模模型既慢又昂貴。Atlas通過查表方式附帶解釋結果，同時解決了這兩個瓶頸。
Atlas包含四類相互關聯的資源。第一類是分子效應預測：每個變異包含數千項預測，覆蓋人類和小鼠多種細胞類型與組織中的基因調控。第二類是AVI評分：它將AlphaGenome的調控預測與DeepMind的蛋白質變異模型AlphaMissense結合，因此適用於佔基因組約2%的編碼區以及其餘98%的非編碼區。第三類是AVI特徵歸因：每個評分被分解為染色質可及性、剪接、保守性等可解釋類別的加性貢獻，研究者可以據此判斷某個變異主要破壞哪種過程。第四類是DNA序列基序目錄：收錄2500多個重複出現的短序列及其基因組位置，其中包括轉錄因子結合位點。
DeepMind團隊報告稱，AVI評分在多項變異致病性和罕見病基準測試中達到最佳性能，具體基準細節見於技術報告。谷歌DeepMind還提供了一個交互式解釋器：用户點擊或替換一個DNA字母，即可查看Atlas返回的預測示例。
三項外部合作結果成為發佈公告的重要佐證。在罕見病方面，Broad研究所的Laura Covill和Anne O'Donnell-Luria與GREGoR聯盟合作，利用AVI評分重新審視先前分析遺漏的變異，發現DNM1基因中一個與癲癇性腦病密切相關的變異。AlphaGenome預測顯示，該變異製造了一個錯誤的剪接位點，導致蛋白質異常延長；實驗篩查驗證了這一預測，並發現附近存在類似效應的變異。
在羣體遺傳學方面，埃克塞特大學醫學研究理事會研究員Gareth Hawkes將Atlas應用於5.4萬餘名英國生物銀行參與者的全基因組數據。按預測分子效應分組罕見變異後，他發現非編碼關聯比原本可檢測到的多22%，並定位了驅動PLA2G7、EGLN1等循環蛋白水平的調控變異。若只篩選Atlas評分最高的1%非編碼變異，他還識別出19個與身體質量指數相關的基因組區域。
在調控語法方面，Stowers醫學研究所的Julia Zeitlinger和Melanie Weilert利用基序資源區分了兩類轉錄因子：一類只改變DNA可及性，另一類還能開啓或關閉基因。
AlphaGenome Atlas當前通過門户和API向學術界免費開放，Google Cloud商業訪問即將推出。資源不用於臨牀診斷。