本報(bào)訊(通訊員 張梓欣 記者 劉盾)“通過智能技術(shù),我們發(fā)現(xiàn)了許多未研究過的病毒群體,以及具有特殊長度、復(fù)雜基因組結(jié)構(gòu)的RNA(核糖核酸)病毒類型。”日前,中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授施莽團(tuán)隊(duì)在將人工智能技術(shù)應(yīng)用于病毒鑒定方面實(shí)現(xiàn)突破。他們跨越重重技術(shù)難關(guān),發(fā)現(xiàn)了大量全新RNA病毒。
過去,人們通過分離培養(yǎng)病毒,在顯微鏡下觀察確認(rèn)病毒的存在。隨著技術(shù)發(fā)展,科學(xué)家們利用測序技術(shù),通過比較未知病毒和已知病毒核酸序列的相似性,來識別和鑒定新病毒。然而,這些傳統(tǒng)的病毒發(fā)現(xiàn)方法比較依賴既有知識,還有很多病毒缺乏同源性或同源性低,用傳統(tǒng)方法很難識別,這類病毒被稱為“暗物質(zhì)病毒”。
如何突破傳統(tǒng)病毒發(fā)現(xiàn)方法的瓶頸,用更高效、更精準(zhǔn)的方法去發(fā)現(xiàn)和鑒定新病毒,并進(jìn)行下游的驗(yàn)證工作?
2020年起,中山大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種基于同源性的生物信息學(xué)算法,它能夠幫助科研人員發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)緣的病毒,但仍面臨著操作煩瑣,以及難以深入探測“暗物質(zhì)病毒”的技術(shù)難關(guān)。2022年,中山大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)與阿里云李兆融團(tuán)隊(duì)的一次偶然交流,為發(fā)現(xiàn)“暗物質(zhì)病毒”帶來了契機(jī)。此后,兩個團(tuán)隊(duì)展開緊密合作,聯(lián)合開發(fā)用于病毒發(fā)現(xiàn)的人工智能模型。
反復(fù)優(yōu)化模型后,LucaProt人工智能算法能夠?qū)Σ《竞头遣《净蚪M序列深度學(xué)習(xí),且能在數(shù)據(jù)集中后,自主判斷病毒序列?!芭c傳統(tǒng)方法相比,LucaProt結(jié)合了序列和預(yù)測結(jié)構(gòu)信息,在準(zhǔn)確性、效率以及檢測病毒多樣性方面展現(xiàn)出很大優(yōu)勢?!表?xiàng)目相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,LucaProt人工智能算法專為RNA病毒發(fā)現(xiàn)而設(shè)計(jì),其框架融合了蛋白質(zhì)序列與隱含的結(jié)構(gòu)信息??蒲腥藛T輸入蛋白質(zhì)序列,就可以對該序列進(jìn)行判別。
在來自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測序數(shù)據(jù)中,研究團(tuán)隊(duì)利用這套算法,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,使RNA病毒超群數(shù)量擴(kuò)容約9倍。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)”。
《中國教育報(bào)》2024年10月21日 第01版
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