2024年诺贝尔物理学奖和化学奖都授予了与AI相关的研究工作,这意味着我们正在以越来越快的速度进入AI时代。其中,物理学奖授予Geoffrey Hinton和John Hopfield,他们因使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明而获得这一荣誉。化学奖授予David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper,三位科学家在计算蛋白质设计和预测蛋白质3D结构方面做出杰出贡献。
就在诺奖公布后不久,国内AI研究团队也传来好消息。2024年10月10日,由中山大学与阿里云合作的科研成果发表在顶刊《Cell》上,论文题为“Using artificial intelligence to document the hidden RNA virosphere”。
论文指出,研究团队利用云计算与AI技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒,是已知病毒种类的近30倍!这将大幅提升业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。
据介绍,研究团队对来自全球生物环境样本的10487份数据进行病毒挖掘,发现了513134条病毒基因组,代表161979个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。使RNA病毒超群数量扩容约9倍,病毒种类增加约30倍,其中23个超群无法通过序列同源方法识别,被称为病毒圈的“暗物质”。
该论文还揭示了多个病毒学领域新发现。比如,发现迄今为止最长的RNA病毒基因组,长度达到47250个核苷酸;识别出超出以往认知的基因组结构,展示了RNA病毒基因组进化的灵活性;此外,在高温的深海热泉等极端环境中,RNA病毒依旧存在多样性。
参考资料:Using artificial intelligence to document the hidden RNA virosphere
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