478-popEVE：人类疾病遗传学的全蛋白组预测模型

这项研究介绍了一种名为 popEVE 的深度生成模型，旨在解决人类遗传学中错义变异功能解读的难题。该模型创新性地结合了跨物种的演化数据与大规模的人类群体变异数据，首次实现了在整个蛋白质组范围内对变异致病程度的精确校准。研究表明，popEVE 在识别严重的发育障碍致病变异方面表现卓越，能够有效区分疾病的严重程度，并发现了 123 个新的潜在致病基因。此外，该模型具备极高的临床实用价值，即使在缺乏父母基因数据的情况下，也能精准定位患儿外显子组中的因果变异。通过整合多种预测手段，这项工作为罕见病的精准诊断和基因功能的深入理解提供了一个高效且普适的计算框架。

References:

• Orenbuch R, Shearer C A, Kollasch A W, et al. Proteome-wide model for human disease genetics[J]. Nature Genetics, 2025: 1-10.