據(jù)中山大學9日晚發(fā)布的消息，中山大學醫(yī)學院施莽教授團隊與阿里云李兆融團隊在《細胞》(Cell)雜志發(fā)表論文，報告了全球范圍的180個超群、16萬余種RNA病毒的發(fā)現(xiàn)，大幅擴展全球RNA病毒的多樣性。
據(jù)介紹，傳統(tǒng)的病毒發(fā)現(xiàn)方法包括病毒分離和生命組學的生物信息學分析，高度依賴既有知識，面對RNA病毒這種高度分化、種類繁多且容易變異的病毒識別效率低。該研究團隊開發(fā)的LucaProt人工智能算法能夠?qū)Σ《竞头遣《净蚪M序列深度學習，并在數(shù)據(jù)集中自主判斷病毒序列。
利用這套算法，研究團隊在來自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了超過51萬條病毒基因組，代表超過16萬個潛在病毒種及180個RNA病毒超群。其中23個超群無法通過序列同源方法識別，被稱為病毒圈的“暗物質(zhì)”。
通過進一步分析，團隊報告了迄今最長的RNA病毒基因組，長度達到47250個核苷酸;發(fā)現(xiàn)了超出以往認知的基因組結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)出RNA病毒基因組進化的靈活性;識別到多種病毒功能蛋白，特別是與細菌相關(guān)的功能蛋白，進一步表明還有更多類型的RNA噬菌體亟待探索;發(fā)現(xiàn)在南極底泥、深海熱泉、活性污泥和鹽堿灘等極端環(huán)境中，RNA病毒的數(shù)量和多樣性仍然較高。
“人工智能的算法模型能夠挖掘出我們之前忽略或根本不知道的病毒，這種能力在疾病防控和新病原的快速識別中尤為重要。特別是在疫情暴發(fā)時，人工智能的速度和精度可以幫助科學家更快地鎖定潛在病原體。”施莽介紹說，研究顯示病毒的多樣性遠超人類想象，人類目前所看到的仍是冰山一角，未來病毒分類體系可能會有大規(guī)模的調(diào)整。
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數(shù)據(jù)分類分級方法、標準及應用實踐
