1. 概要と全体像
このページでは、論文 「Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome」 の全体像をつかみます。書誌情報、要旨（Abstract）の精読、論文が解こうとした2つのトレードオフ、モデルの貢献、そして以降のページで詳しく見るトピックの見取り図を示します。
2. アーキテクチャと学習
このページでは、AlphaGenome を支える土台——モデルアーキテクチャ（U-Net ＋ Transformer）、配列並列による塩基解像度学習、事前学習と蒸留の2段階学習——を、LLM の技術と対応づけながら詳しく見ていきます。
3. トラック予測性能
変異効果予測（次ページ以降）の前提は、「見たことのないゲノム領域でも、配列から実験トラックを正確に再現できる」 ことです。このページでは、AlphaGenome の トラック予測（genome track prediction） の評価——論文の Performance overview と Fig. 2——を見ていきます。
4. スプライシング変異の予測
ここから変異効果予測に入ります。最初の主役は スプライシング です。論文の「Improved splicing variant predictions」と Fig. 3 を、AlphaGenome の新機構 スプライスジャンクション予測 を軸に詳しく見ていきます。
5. 発現・遠位制御の変異
このページでは、遺伝子発現 に効く変異の予測を扱います。論文の Fig. 4 に対応し、(1) eQTL の予測、(2) GWAS への応用、(3) エンハンサー–遺伝子連結、(4) ポリアデニル化変異（paQTL）の4つを見ていきます。
6. クロマチン変異と MPRA
このページでは、クロマチン状態（DNA の開き具合・転写因子の結合）に効く変異の予測を扱います。論文の Fig. 5 に対応し、(1) caQTL/dsQTL/bQTL の予測、(2) ISM によるモチーフ解釈、(3) MPRA（CAGI5）による配列活性の予測を見ていきます。
7. 多モダリティ統合・アブレーション・考察
最後のページでは、AlphaGenome の 統合性が最も活きる場面——全モダリティを束ねた変異解釈（Fig. 6）——を見たうえで、どの設計選択が効いたのか を分解するアブレーション（Fig. 7）、そして論文の Discussion（限界と展望）を扱います。