当基因组掩蔽先验无法转移时：强变异预测，弱功能生成

双向离散扩散模型似乎自然适合基因组建模，因为它可以从两侧重建缺失的序列。我们在额外的假设下开发了 GenDA（基因组密度优化吸收扩散），即熵引导的跨度放置会将重建压力集中在组成复杂的区域，从而改善下游变异效应预测和功能序列生成。我们的结果仅部分支持这一前提。在监督 微调 后，202M 参数 GenDA 模型的合并 ClinVar SNV AUROC 达到 0.774，比类似比例的自回归模型高出 0.103。然而，匹配的随机跨度变量达到 0.777，没有证据表明熵指导导致 ClinVar 改进。更出乎意料的是，GenDA 未能通过零次功能修复压力测试：在启动子、增强子、外显子边界和内含子边界上，它并没有始终优于在精确保留 3 聚体组成的同时打乱天然间隙的对照。 50--500-bp 的间隙已经出现失效，但增强子的降解在较长的间隙中会恶化。诊断确定了几个边界条件：熵衡量局部序列复杂性而不是功能重要性； 1-mer 标记化限制了物理环境；训练跨度上限为 300 bp；高绝对 AlphaGenome 保真度可以与阴性对照标准化恢复共存。这些结果表明，强大的微调变量预测、合理的损坏先验和函数生成是需要单独验证的不同主张。