1. 概要と全体像
このページでは、論文 「Genome modelling and design across all domains of life with Evo 2」 の全体像をつかみます。書誌情報、要旨（Abstract）の精読、モデルの貢献、そして以降のページで詳しく見る6つの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・データ
このページでは、Evo 2 を支える3つの土台——モデルアーキテクチャ（StripedHyena 2）、学習データ（OpenGenome2）、2段階の学習戦略——を、LLM の技術と対応づけながら詳しく見ていきます。
3. 変異効果予測
このページは、論文の2つのセクション——「Evo 2 が進化的制約を学ぶ」 と 「ヒト変異効果予測」——を統合して解説します。Evo 2 の予測能力の核心であり、追加学習なし（ゼロショット）で変異の影響を当てる 仕組みと、それが BRCA1 のような臨床的に重要な遺伝子 にまで通用することを見ていきます。
4. 機構的解釈可能性（SAE）
03. 変異効果予測で、Evo 2 が変異の影響を正確に予測できることを見ました。では、モデルは内部で 何を「理解」しているのでしょうか。このページでは、LLM 研究で発展した 機構的解釈可能性（mechanistic interpretability） の手法を使って、Evo 2 の"頭の中"を覗きます。
5. ゲノムスケール生成
ここまでは Evo 2 の 予測 と 解釈 を見てきました。このページでは、Evo 2 の 生成（generation） 能力——学習した分布から 新しい DNA 配列を作り出す 力を扱います。GPT がテキストを生成するのと同じ自己回帰の仕組みで、Evo 2 は ミトコンドリアから細菌ゲノム規模 までの配列を生成します。
6. クロマチン設計と考察
最終ページです。Evo 2 の 設計（design） 能力——ただ生成するのではなく、狙った機能をもつ配列を作る 手法を見たあと、論文の Discussion（オープンソース・安全性・展望）をまとめ、セクション全体を締めくくります。
7. バイオセーフティと責任ある公開
06 の Discussion で、Evo 2 の安全性への配慮に触れました。このページは、論文の Extended Data Fig. 2 と Discussion をもとに、その バイオセーフティ評価を詳しく 掘り下げる付録です。Evo 2 は 完全オープンソース で公開されたため、「誰でも使える」ことと「危険な使われ方を防ぐ」ことの両立が、設計段階から組み込まれています。