AlphaGenome Atlasというのが9月8日にGoogle DeepMindから公開されました!これは凄い!

AlphaFoldを公開して革命を起こしたGoogle DeepMindが公開したAlphaGenome Atlasを使ってみました。研究者なら登録してオンライン、API、Anitgravityなどから利用することができます。これはすごいデータベースです。

https://deepmind.google/blog/alphagenome-atlas-a-predictive-map-of-every-possible-dna-letter-change-in-the-human-genome

まだあまり利用法の日本語解説などがないようなので、GoogleのGeminiにAlphaGenome Atlasについて書かれた、こちらの文献についての解説を依頼しました。
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphagenome-atlas-a-predictive-map-of-every-possible-dna-letter-change-in-the-human-genome/alphagenome-atlas.pdf


論文(資料)の概要

AlphaGenome Atlasは、一言で言えば「ヒトゲノムにおいて起こりうるすべての『1文字のDNAの変化(1塩基変異)』が、分子生物学的にどのような影響を与えるかを予測した巨大なマップ(データベース)」です。

主なポイントは以下の通りです:

  1. 90億通りのDNA変異を網羅
    ヒトゲノム上で起こりうる約90億通りの「1塩基変異(A, T, C, Gのどれか1文字が別の文字に置き換わること)」の影響を、網羅的に予測しています。(図のSource: Shutterstock)


  2. 「非コード領域(98%の未開拓領域)」の解明
    ヒトのDNAのうち、実際にタンパク質を作るための設計図となる「コーディング領域」はわずか2%にすぎません。残りの98%は「ノンコーディング(非コード)領域」と呼ばれ、遺伝子の働きをコントロール(制御)する重要な役割を持っていますが、変異が起きてもどのような影響があるのか解明が困難でした。今回の研究は、この98%の領域の変異がもたらす影響を大規模に予測可能にした点が画期的です。
  3. AVIスコア(AlphaGenome Variant Impact score)の導入
    研究者が膨大なデータに溺れないよう、変異の「重要度(インパクト)」を1つの数値で表す「AVIスコア」が導入されました。これは、非コード領域の予測(AlphaGenome)と、タンパク質を変化させるコーディング領域の予測(AlphaMissense)を統合した指標であり、病気の原因となりそうな変異を効率的に見つけ出すためのスコアです。
  4. 希少疾患研究などへの実践的な貢献
    すでに未解決の希少疾患の研究で活用されています。例えば、てんかん性脳症に関連するDNM1遺伝子の「これまで見逃されていた非コード領域の変異」を特定し、それが異常なスプライシング(遺伝子情報の切り貼りミス)を引き起こすことを突き止めるなど、実際の成果が上がっています。
  5. 1ペタバイトの巨大データとアクセスの容易さ
    データサイズは約1ペタバイト(タンパク質構造予測のAlphaFoldデータベースの30倍以上)に及びますが、学術研究者はプログラミングの知識がなくても、通常のウェブブラウザから無料でアクセスして検索できるようになっています。

「AlphaGenome」と「AlphaGenome Atlas」の違い

論文を読み解く上で、この2つの言葉は以下のように明確に区別されています。

  • AlphaGenome(アルファゲノム): AIモデル(エンジン)そのもの
    Google DeepMindが開発したAIの予測モデル(アルゴリズム)です。最大100万塩基対という長いDNAの配列データを入力として読み込み、そこに変異があった場合に、遺伝子の発現やRNAスプライシングといった分子レベルのプロセスにどのような影響が出るかを予測する「計算システム」を指します。
  • AlphaGenome Atlas(アルファゲノム・アトラス): AIが作った巨大なデータベース(地図帳)
    上記のAlphaGenomeモデルを使い、ヒトゲノム上の「90億通りすべての1塩基変異」をあらかじめ計算し、その予測結果を集積したプラットフォームです。「地図帳(Atlas)」という名前の通り、研究者が自分たちでゼロから巨大なAIを動かして計算する必要はなく、調べたい変異を検索するだけですぐに予測結果(AVIスコアなど)を引き出せる「ルックアップテーブル(早見表)」の役割を果たします。

まとめると:
「AlphaGenome(有能なAI)」を使って途方もない量の計算を事前に終わらせ、その結果を誰でも調べられるようにまとめた辞書・地図帳が「AlphaGenome Atlas」です。

AlphaFoldが「タンパク質の立体構造」の辞書を作ったように、AlphaGenome Atlasは「ゲノム全体(特に98%の非コード領域)の変異」の辞書を作った、生命科学における非常に重要なマイルストーンとなる論文です。


簡単な使い方のショート動画もGeminiが探してくれました。
https://youtube.com/shorts/zdZNIXsTW2Q

ウェブUIの基本操作が分かる60秒解説

AlphaGenome Atlas: Explore a DNA Change in 60 Seconds
チャンネル:Bioinfoxpert

ブラウザからAlphaGenome Atlasにアクセスし、特定の変異を検索してグラフ化するまでの一連のUI操作を1分にまとめたショート動画です。

 ・`alphagenome.google` にアクセスし、Atlasを選択してサインインします。
 ・染色体(Chromosome)、位置(Position)、リファレンス塩基(Reference)、変異塩基(Alternate)を入力して検索します。※ヒトゲノム配列はGRCh38(hg38)を使用します。
 ・予測される影響度を示す「AVIスコア」を確認します(スコアが高いほど影響が大きいと予測されます)。
 ・スコアの要因となっている特徴(RNAスプライシングなど)をクリックして深掘りします。
 ・組織特異的なトラックを選び、「Generate ref/alt plots(比較グラフを生成)」をクリックします。
 ・グラフの見方の解説です。青線がリファレンスDNA、赤線が変異DNAの予測値を示しており、2つの線が乖離している部分が、変異によって生じる分子レベルのシグナル変化を表しています。 グラフはPNG画像として直接ダウンロード可能です。

第13回 京都大学ー稲盛財団合同京都賞シンポジウム「細胞が運命を変えるとき 医学 × 生態学 × 生命科学 研究の最前線」の動画が公開されました!

今日は第13回 京都大学ー稲盛財団合同京都賞シンポジウムの動画紹介です。
「細胞が運命を変えるとき 医学 × 生態学 × 生命科学 研究の最前線」
というタイトルで4本の動画が公開されました。プレイリストはこちらです。
https://www.youtube.com/playlist?list=PLRhNaUiTmThU

「オープニングセレモニー」 − 第13回 京都大学ー稲盛財団合同京都賞シンポジウム 2026年8月9日
京都大学-稲盛財団合同京都賞シンポジウム

「精子と卵子を創る科学:生命継承機構の探求」 斎藤 通紀(京都大学 高等研究院 教授)− 第13回 京都大学ー稲盛財団合同京都賞シンポジウム 2026年8月9日
この動画は、精子と卵が受精して個体が誕生する発生生物学の基礎と最新の知見を学ぶのに最適なわかりやすい動画です。人工授精の話や生食補助医療の話も分かりやすいですし、実際のヒトの受精卵の発生の動画も必見です。また試験管内で配偶子を作成する研究の話も分かりやすいのでおすすめします。
https://youtu.be/e2TYopuKcIo

「植物はなぜ季節がわかるのか?」 工藤 洋(京都大学生態学研究センター 教授)− 第13回 京都大学ー稲盛財団合同京都賞シンポジウム 2026年8月9日
植物が季節を知って花をつけたりするには、昆虫による受粉のタイミングと合わせることが必須です。こうした植物がもっている季節を感知する仕組みが解明されたというお話です。ゲノムのメチル化まで調べていて、ゲノムの修飾って聞いたことがないという人にもおすすめの面白いお話です。
https://youtu.be/_GOuizquHcw

「小さなハエが教えてくれた生殖細胞を守る仕組み」 甲斐 歳惠(京都大学大学院生命科学研究科 教授)− 第13回 京都大学ー稲盛財団合同京都賞シンポジウム 2026年8月9日
トランスポゾンって知っていますか?ゲノム中に存在するトランスポゾンが悪さをすることがあるのですが、トランスポゾンから生殖細胞を守る仕組みが発見されました。とても面白い話なので是非ご覧ください。
https://youtu.be/h8Cyzh-ar6Y

もうすぐ柳瀬陽介先生の本「AI英語学習法」(岩波ジュニア新書)が発売されます!

京都大学でAIを活用した英語教育を実践されている柳瀬陽介先生の本、「AI英語学習法」が9月18日発売だそうです。岩波書店のサイトで試し読みができるようになったとのこと。是非サイトでご覧ください。とても良い本だと思います。


岩波書店の紹介ページ、こちらの右上のほうにある試し読みから20ページほど読むことができます。
https://www.iwanami.co.jp/book/b10193500.html
柳瀬先生の解説はこちらから読めます。

https://x.com/yosukeyanase/article/2097936117320536135

江戸時代の宇宙船?うつろ舟の記載されている資料の展示が始まったそうです。

こんな展示があるそうです。うつろ舟。


過去にもあちこちでうつろ舟についての展覧会が開催されていたようです。こちらのYouTube動画も面白いと思います。

こちらのツイートの論文も面白かったです。宇宙文字の正体!


pdfはこちらから読むことができます。
https://chukyo-u.repo.nii.ac.jp/records/201

高解像度の美術品画像を無料でダウンロードできる美術館サイト

日本の美術館で、画像をダウンロードできるようになったというニュースを見るたびに試してはがっかりしてきました。ダウンロードできる画像が高解像度ではないものばかりです。外国の美術館や博物館では高解像度でダウンロードできるサイトが多いのに、日本では日本の浮世絵画像さえ、高解像度でダウンロードできないサイトが多いです。
ということで外国のサイトと日本のよいサイトをまとめてくださっている記事が公開されたので紹介します。
上司ニシグチ さんによる次の記事です。
商用OK・クレジット不要。デザイナーが使える美術館と図書館17選
https://note.com/joshinishiguchi/n/ncf67841715c5
国外、国内のサイトが紹介されており、アクセスすると時の経つのを忘れるほどです。
たとえば、こちら。ミネアポリス美術館の北斎の凱風快晴です。
https://img.artsmia.org/web_objects_cache/007000/500/00/7505/mia_7021684_full.jpg
16MBの画像がダウンロードできます。ここに貼り付けた画像は元画像のサイズを小さくしたものでオリジナル画像ではありません。
こちらはゴッホのアイリスです。
ゲティ美術館(アメリカ・ロサンゼルス)。色々な解像度の画像をダウンロードできます。最高解像度のものは26MBでした。
https://www.getty.edu/art/collection/object/103JNH
やはり解像度を落とした画像を貼り付けておきます。

記事をごらんになると、様々な美術品の画像が高解像度でダウンロードできるのに驚くと思います。秋めいてきたひと時、こうした美術品鑑賞の時間を楽しむのもよいと思います。

東京大学のトム・ガリー先生のAI時代の英語論文執筆法の動画が公開されました。

東京大学の英語の先生、Tom Gally先生による、初心者向け英語論文執筆法の動画が公開されました。
ガリー先生はわかりやすい科学英語の解説記事で2012年のこのブログ記事で紹介したことがあります。

『科学英語を考える』という全11回のシリーズです。
先生の記事へのリンクが、リンク切れになっていたのでWayBack Machineのリンクに訂正しておきました。
https://web.archive.org/web/20210306145016/https://www.s.u-tokyo.ac.jp/ja/story/newsletter/english/

タイトルにある本日公開された動画はこちらです。
【論文執筆における生成AIの活用と課題】トム・ガリー_初心者向け英語論文執筆セミナー
https://youtu.be/3mpy8WZue3g

これは役立ちそうな動画です。私も時間があるときに見てみようと思います。ガリー先生のホームページにもいろいろ役立つ記事(pdf)がのっていますのでご覧ください。

https://www.gally.net/writings.html

たとえばこちらのpdfなどは深い洞察があって読みごたえがありました。
https://www.gally.net/writings/2025_AI_Jidai_no_Gaikokugo_Kyouiku.pdf
「AI 時代の外国語教育」(『獨協大学外国語教育研究所紀要』 [Dokkyo Journal of Language Learning and Teaching] 第13号掲載) (2025)
このpdfに書かれている、先生がChatGPTの初公開の5日後につくられた動画も必見です。ChatGPT と外国語教育をテーマにした正解で最初のビデオだそうです。
https://archive.org/details/chat-gpt-and-language-education
その他の先生の動画のリンクもチェックしてみてください。
https://www.gally.net/videos.html

なんとnitter.netは近々復活する、との告知がでています!

nitter.netの代わりになるセキュリティやプライバシー保護を配慮した公開サービスをChatGPT AstraのWorkモードで探してもらいました。その調査中に、nitter.netが復活するというアナウンスをだしているとAstraが教えてくれました。
https://nitter.net/より引用しておきます。

“Cease and desist – UPDATE Sep 7th

On 24 August 2026 cease and desist letters were sent by X Corp. demanding a permanent takedown of Nitter instances and the project’s repository.

Following legal advice, the Nitter project will continue. This instance and others will be back up and running shortly. An announcement will be made within a week, once we’re able to reveal more information.”
ChatGPT Astraがおしえてくれた今のところよさそうな代替nitter サービスはこちらです。Torでアクセスしてみてください。ChatGPTはツイートはNASAのアカウントを代表として使うようです。
https://nitter.jaydenha.uk/NASA
NASAの部分を、お好きなツイート名に変えればログインせずにツイートを読むことができます。アカウントがフォローしているツイートも表示されるので参考になります。ネットにはいろんな代替サービスリストがでていますが、たいていはゴミです。 たとえば、カリフォルニアの人が公開しているサイト
https://nitter.miningtcup.me/(クリックしてもリンクは開きません)は、
アクセスログを全部残しておきます、警察などから要求されたら公開しますなどと規約に明記されています。これはXの警告文に対してカリフォルニアの人が反発して作ったサイトのようにみえますね。nitter.netの代替にはなりません。
また大抵のサイトは、画像や動画をクリックするとXのサーバーからダウンロードするので、そのときアクセスしているIPアドレスがXにみえるようになっています。これではXにログインしているのと同じになりますね。サイトがどのようにXとデータをやりとりしているかは調べないとわからないので、調べる代わりにTorでアクセスすると自分のIPアドレスではなく出口ノードのアドレスがXにわたるだけなので、Torを使うことをおすすめするわけです。
たとえば、TwStalkerを使うとき、

TwStalkerのページ本体の内容は
    ↓
twstalker.com から取得 ですが、

投稿に付いている画像や動画を取得するためにクリックすると
    ↓
XのCDN(content delivery network)から直接取得となります。

この場合、TwStalkerで投稿を見て画像や動画をクリックすると、画像や動画表示のためにブラウザがX側へ直接アクセスしてしまいます。CDNを使う理由は、世界中の利用者に近いサーバーから画像や動画を配信して、表示を速くし、X本体のサーバー負荷を減らすためです。YouTube、Google、Amazon、Netflixなども同じ仕組みを使っています。
ですから、普通のブラウザでTwStalkerなどnitterの代替サービスにアクセスすると、投稿を読んでいるあなたのIPアドレスはTwStalkerにみえますが、Xにはみえません。しかし投稿にのっている動画や画像をクリックすると、その画像や動画を取得するためにブラウザがXのContent Delivery Networkのサーバーにアクセスするので、自分のIPアドレスがXに知られてしまうというわけです。図解すると以下のようになります。

通常のブラウザの場合には:
あなた → 通常のブラウザ→X CDN
              ↑
         自宅IPが見える

Torを使っている場合には:
あなた → Tor → X CDN
         ↑
   Tor出口ノードのIPが見える

ということで、画像や動画をダウンロードしてもXから見えるのはTorの出口ノードのIPアドレスだけです。

AIがデータ解析にいかに有用か、そしてどう誤るのかという動画がでています。

今日はnitterのまだ動いているインスタンスについて書いていたのですが、アクセスの安全性についてChatGPT Astraで調べてもらった結果をもうすこし書き換えようと思うので後日に公開することにします。代わりに面白そうなYouTube動画を埋め込んでおきます。

演者は今はGoogleで経済データサイエンティストとして働いている物理学出身の化学者です。勤めている物理学者・統計学者です。核融合の歴史について書いたThe Star Buildersは日本語訳もでています。https://aeturrell.com/thestarbuilders/thestarbuilders.html

彼のホームページには他の動画や講義などへのリンクもあって面白そうです。興味がある人はご覧ください。
https://aeturrell.com/
この動画では、AIを用いたデータ解析を実演してそれが以下に有用か、そして以下に簡単に謝った結論をだしてしまうかというのを教えてくれます。英語字幕をオンにしてご覧ください。

AIの目覚ましい進歩―東京大学の立川先生の物理研究に利用した体験談は必見です。

nitterのまだ動いているインスタンスを使って、東京大学の立川裕二先生(カブリ数物連携宇宙研究機構教授)の最近のツイートを知ったので紹介します。https://nitter.kareem.one/yujitach

AI をつかってみて思うこと (2026年9月4日)
https://member.ipmu.jp/yuji.tachikawa/misc/ai2026.html

現在のAIは弦理論についても専門家とやり取りできるほどに進歩しているそうです。最先端の研究にAIを使ってみた体験談は参考になります。また、講義や学生の指導にAIをどのように利用するかについて考える資料にもなっています。是非皆さんも読まれることをお薦めします。

先生も書かれていますが、現代のAIは高度な知識をみにつけているので、教科書や講義をきいていてわからないところがでてきたらAIに質問すれば解決できます。式の展開のギャップを埋めるのがこれほど容易になったのには感動します。とうとう理論系の科学の学習は大学などにいかなくても独習で可能になりましたね。今では小学生がYouTubeで大学の数学を勉強したり統計力学の本を読んだりしている時代ですが、AIはこうした若者や老人の科学の独習に革命をもたらしましたね。

私達 実験中心の生物学者のあこがれのまとだった「バイオインフォマティクス」の研究も、どうやらウエットの研究者が独力でAIエージェントと協力しながらすすめることができる時代になったと思います。私のようにラボをもっていない研究者がバイオインフォマティクスの研究や理論生物学の研究を行なえる素晴らしい時代になったのではないでしょうか。楽しみな時代です。

立川先生の数学セミナーの記事の紹介などはこちらの過去記事をご覧ください。

場の量子論の数学についての原稿、場の量子論のモノグラフ、講義ノートなどが公開されています。

あと奥村先生のツイートをみていたら、なんとAIがフェルマの最終定理の証明をおこなった(LEANを使っています)、その過程で多数の新しい定理(29000個以上)の証明もみつけたというツイートがリツイートされていました。


すごい時代になりましたね。私のChatGPT plusのWork (Chatの隣にあります)をみると、GPT-6 Astraが使えるようになっていました。

GeminiのYouTube要約機能についての解説は嘘でした!訂正です。

今日、YouTubeの動画を要約してとGeminiに頼みました。するとこのところたびたび遭遇するこんなメッセージをうけとりました。
『私は大規模言語モデルとしてまだ学習中です。そちらについては理解できないため、すみませんがお手伝いできません。』

このメッセージは、ChatGPTの登場したころに時々目にしたメッセージですが、今の時代にこれはないでしょう、と思いました。しかしこのごろGeminiでしばしばこのメッセージをうけとります。皆さんのところはどうでしょうか?Geminiがちょっと劣化しているようです。

このメッセージのあとで再度同じプロンプトをいれると、要約をはじめました。しかし動画のスライドは読めないということで、前に記事にしたGeminiがスライドが読めて、音声も理解できるという回答がGeminiのハルシネーションだというのがわかったので訂正します。すみませんでした。

YouTube動画の要約をGeminiとChatGPTに依頼してみました。その違いとは⋯。

スライドが読めない、動画の音声も聴けないと今回言うので、前に読める、聴けるといっていたのは嘘かと、前の回答を貼り付けて問いただしました。するとハルシネーションでしたと告白して謝ってきました。Google社内の開発環境ではスライドも音声も理解できるのだそうですが、まだ一般向けには公開できる段階ではないそうです。それで前回の記事で書いたことは嘘だということがわかりました。(Geminiを一番高い価格のモデルにしてもダメだそうです。)

結局、GeminiもChatGPTと同じで音声は聴けない、スライド画面も読めないのだそうです。唯一の違いは音声字幕にGeminiがアクセスできるという点ですね。要約機能はChatGPTがはるかに上だと思います。

今日はYouTubeのおすすめで出てきた、この映画を紹介して終わりにします。
『ミクロの決死圏』という邦題で公開された映画です。
アイザック・アシモフが小説化しており、小説では人間や潜航艇を人間の体内に送る方法についてそれらしい理論が書かれているそうです。人体の内部に潜航艇でもぐりこみ、生命の危機にある重要人物の治療を行うというSF映画です。アカデミー賞の特殊効果賞など2賞を受賞した映画で、公開されるや、生物科学や医学の学生、教師に大きな感動を巻き起こした作品です。人体に送り込んで治療を行うというナノマシーンについて語るときには外せない、歴史的意義もある映画です。NHKのBSで時々放映されていますが、今回の映画は自動生成字幕でみるとよいでしょう。

Fantastic Voyage | English Science Fiction Film | Starring Raquel Welch
https://youtu.be/cZaqE1U0XEE
埋め込み禁止に設定されているようですので、リンクをクリックしてご覧ください。
トルコ語のバージョンを参考までに埋め込んでおきます。