主要观点总结
中山大学医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队在《细胞》杂志上发表论文，报告了利用人工智能技术发现了超过16万种全球RNA病毒，包括一些无法通过传统方法识别的病毒。研究刷新了全球病毒圈认知，展现了人工智能在病毒学研究中的潜力。
关键观点总结
关键观点1: 研究团队利用人工智能技术在全球范围内发现了超过16万种RNA病毒。
这是迄今为止规模最大的RNA病毒研究，包括了传统方法无法发现的病毒种类。通过使用核心技术算法LucaProt进行深度学习和序列比对，挖掘出了大量新的病毒序列。
关键观点2: 研究创新性地使用人工智能技术提高了病毒鉴定的准确性和效率。
相较于传统方法，人工智能在处理高度分化、种类繁多且容易变异的RNA病毒时更具优势，尤其是面对缺乏同源性或同源性极低的病毒时，序列比对方法的局限性得到了突破。
关键观点3: 研究发现了新的病毒分布和进化特征。
新发现的病毒广泛分布在地球的各类生态环境，其中落叶层、湿地、淡水和废水环境的病毒多样性最高。同时，也发现了超出以往认知的基因组结构和RNA病毒进化灵活性。
关键观点4: 该研究成果体现了跨领域合作的潜力。
中山大学团队与阿里云团队的紧密合作展示了跨领域合作解决科研难题的潜力。未来，人工智能方法在微生物学领域的应用前景广阔，甚至可应用于病毒对人类致病性的预测。
文章预览
据中山大学官微消息，10月9日，中山大学医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队在《细胞》（Cell）杂志上发表论文。报告发现了180个超群、超过16万种全球RNA病毒，这是迄今为止规模最大的RNA病毒研究，大幅扩展了全球RNA病毒的多样性。该研究将人工智能技术应用于病毒鉴定，发现了传统方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。 人工智能突破传统方法瓶颈 最早，人们通过分离培养病毒，在显微镜下观察确认病毒的存在。随着生命组学的发展，科学家们能够利用测序技术，比较未知病毒和已知病毒核酸序列的相似性，识别和鉴定新病毒。然而，RNA病毒是一种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒，尤其在面对缺乏同源性或同源性极低的“暗物质病毒”时，这种序列同源性比对的方法很容易失灵。 人工智能技术的引入使突破
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