主要观点总结
阿里云与中山大学合作的研究成果发表在《Cell》期刊上。研究团队利用云计算与AI技术发现了大量全新RNA病毒，提出了深度学习模型'LucaProt'，并在病毒学研究领域取得了重大突破。该论文揭示了RNA病毒多样性和演化历史的新认知，提出了基于深度学习的RNA病毒发现方法，是里程碑式进展。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及成果
研究团队与阿里云合作，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，大幅提升了RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。该成果在国际顶级学术期刊《Cell》上发表。
关键观点2: AI在病毒学中的应用
传统RNA病毒鉴定方法难以捕捉缺乏同源性的新病毒，而AI与病毒学研究的结合正在突破这一难题。研究团队使用深度学习模型'LucaProt'，该模型具有极高的准确性和特异性，并成功发现了多个病毒学领域的新发现。
关键观点3: 深度学习模型'LucaProt'的特点及成果
'LucaProt'模型基于Transformer框架与大模型表征技术，结合蛋白质序列和内在结构性特征，在独立测试数据集上表现优异。该模型成功发现了多个暗物质病毒超群和大量新病毒种类。
关键观点4: 研究的影响和意义
此次研究成果是深度学习算法在病毒发现领域的里程碑式进展，为病毒学研究开创了全新范式。阿里云与国内高校和研究机构的合作，展示了在生命科学领域的实力和研究成果的影响力。
文章预览
10月10日，阿里云与中山大学合作的科研成果登上 国际顶级学术期 刊《Cell》， 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，大幅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。 病毒与人类的健康密切相关，但人类已知已确认的病毒种类仅有5000余种，这只是病毒世界的冰山一角。传统RNA病毒鉴定方法高度依赖于序列同源性比对，即通过比较未知病毒与已知病毒的序列相似性来进行识别。然而，RNA病毒种类繁多且高度分化，传统方法难以捕捉缺乏同源性或同源性极低的“暗物质病毒”，新病毒发现的效率较低。 AI与病毒学研究的结合正在突破这一难题。 本篇论文提出了全新的深度学习模型"LucaProt" ，它基于Transformer框架与大模型表征技术，结合蛋白质序列和内在结构性特征，在独立的测试数据集
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