记者10日从中山大学获悉，该校医学院施莽传授团队与阿里云李兆融团队将人工智能（AI）技能应用于病毒判定，发现了传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。相干结果克日发表在国际期刊《细胞》上。 据先容，传统的病毒发现方法包罗病毒分离和生命组学的生物信息学分析，高度依靠既有知识，对RNA病毒这种高度分化、种类繁多且轻易变异的病毒辨认率低。 在该研究中，团队开辟的LucaProt人工智能算法，可以或许对病毒和非病毒基因组序列举行深度学习，并在数据会合自主判定病毒序列。使用这套算法，团队在来自环球生物情况样本的10487份RNA测序数据中发现了凌驾51万条病毒基因组，代表凌驾16万个潜伏病毒种及180个RNA病毒超群，大幅扩展了环球RNA病毒的多样性。此中，23个超群无法通过序列同源方法辨认，被称为病毒圈的“暗物质”。 “人工智能的算法模子可以或许发掘出昨们之前忽略或根本不知道的病毒，这种本领在疾病防控和新病原的快速辨认中尤为紧张。特殊是在疫情暴发时，人工智能的速率和精度可以资助科学家更快地锁定潜伏病原体。”施莽说。 通过进一步分析，团队陈诉了迄今最长的RNA病毒基因组，长度到达47250个核苷酸；发现了超出以往认知的基因组布局，显现出RNA病毒基因组进化的机动性；辨认到多种病毒功能卵白，特殊是与细菌相干的功能卵白，进一步表明另有更多范例的RNA噬菌体亟待探索；发如今南极底泥、深海热泉、活性污泥和盐碱滩等极度情况中，RNA病毒的数目和多样性仍旧较高。这些发现革新了科学家对病毒圈的认知。 “面临远源的新病毒，现有病毒分类体系已经显得力有未逮。将来，这一体系在门、纲等更深条理的分类上，大概会有大规模调解。”施莽说，他们的研究展示了病毒多样性的深度，但广度仍有待更多样本的增补。病毒的多样性远超人类想象，现在看到的还是冰山一角。 施莽表现，将来将继承通过跨范畴科研互助，充实使用云盘算和人工智能上风，办理生命科学范畴的紧张题目。（记者龙跃梅 通讯员朱嘉豪李建平）
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