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，报告发现了超过16万种全球RNA病毒，这是迄今为止规模最大的RNA病毒研究。该研究利用人工智能技术，发现了传统方法未能发现的病毒，并开源了核心算法LucaProt模型。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景和目的
随着生命组学的发展，RNA病毒研究面临挑战。人工智能技术的引入，旨在突破传统方法的瓶颈，寻找未知的病毒。
关键观点2: 研究方法和核心技术
研究团队采用的核心算法LucaProt是一种深度学习模型，能够在大量学习病毒和非病毒基因组序列后，自主形成关于病毒的判断标准，从而挖掘出病毒序列。
关键观点3: 研究发现和成果
研究发现了超过51万条病毒基因组，代表超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。其中，刷新了全球病毒圈认知，报告了迄今最长的RNA病毒基因组。
关键观点4: 研究的国际合作和开源贡献
研究团队与阿里云飞天实验室的AI4S-生物计算团队合作。研究团队开源了LucaProt模型，并通过在线网站分享给全球科学家。
关键观点5: 未来展望和合作意向
施莽教授表示，希望通过跨领域合作，充分利用云计算和人工智能的优势，解决生命科学领域的重要问题。
文章预览
本 文 来 源：中山大学 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
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