研究人员利用机器学习工具发现了 161,979 种新的RNA病毒，这一突破可以极大地增强我们对地球生物多样性的了解，并有助于识别数百万种尚未鉴定的病毒。
该研究由一个国际研究团队进行，于10月9日发表在《细胞》杂志上，是迄今为止发表的规模最大的病毒物种发现论文。
揭开前所未有的病毒多样性
悉尼大学医学与健康学院医学科学院的资深作者爱德华兹·霍姆斯 (Edwards Holmes) 教授说： “这项研究为我们揭示了地球生命中不为人知的一部分，揭示了惊人的生物多样性。”
“这是在一项研究中发现的新病毒种类数量最多的一次，极大地扩展了我们对生活在我们身边的病毒的了解，”霍尔姆斯教授说。“一下子发现这么多新病毒真是令人难以置信，这只是冰山一角，打开了一个探索的世界。还有数百万种病毒有待发现，我们可以用同样的方法来识别细菌和寄生虫。”
RNA 病毒在极端环境中的作用
尽管 RNA 病毒通常与人类疾病有关，但它们也存在于世界各地的极端环境中，甚至可能在全球生态系统中发挥关键作用。在这项研究中，它们被发现生活在大气、温泉和热液喷口中。
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霍尔姆斯教授说：“极端环境携带如此多类型的病毒，只是它们在最恶劣环境中生存的惊人多样性和韧性的另一个例子，可能为我们提供有关病毒和其他基本生命形式如何产生的线索。”
人工智能病毒识别的进展
研究人员建立了一种深度学习算法 LucaProt，用于计算大量的基因序列数据，包括长达 47,250 个核苷酸的长病毒基因组和基因组复杂的信息，以发现超过 160,000 种病毒。
该人工智能工具经过训练可以计算暗物质，并根据所有 RNA 病毒用于复制的蛋白质序列和二级结构来识别病毒。
人工智能在病毒学中的未来方向和应用
它能够显著加快病毒发现的速度，而如 股权众筹活动的营销策略 果使用传统方法，则需要耗费大量时间。论文共同作者、本研究负责人、中山大学教授石芒表示：“我们过去依靠繁琐的生物信息学流程来发现病毒，这限制了我们能够探索的多样性。现在，我们有了一个更有效的基于人工智能的模型，它提供了卓越的灵敏度和特异性，同时让我们能够更深入地研究病毒多样性。我们计划将此模型应用于各种应用。”
论文共同作者、阿里云智能云栖实验室研究员李兆荣博士表示： 是前沿人工智能技术与病毒学的重要结合，表明人工智能可以有效地完成生物探索任务。这种结合为进一步解码生物序列、从新角度解构生物系统提供了宝贵的见解和激励。我们也将继续在病毒学人工智能领域的研究。”
霍尔姆斯教授表示：“显然，下一步就是训练我们的方法来发现更多令人惊叹的多样性，谁知道还会有什么额外的惊喜呢。”
参考文献：“利用人工智能记录隐藏的 RNA 病毒圈”，
一颗来自环绕太阳系的遥远冰云的“脏雪球”经过太阳和地球。
2024 年秋季，地球上的观测 传真数据库 者在夜空中观测时，可能会目睹 8 万年一遇的天文事件。源于太阳系遥远的边缘，于 9 月 27 日与太阳距离最近，预计将于 10 月 12 日经过距地球约 7000 万公里（4400 万英里）的地方。这颗彗星最初主要在南半球和热带地区可见，直到 10 月 8 日，这颗彗星为北半球的人们提供了更多的观测机会。
国际空间站上的宇航员也在观察 穿越太阳系内部的旅程。一名宇航员于 2024 年 9 月 19 日拍摄了这颗彗星的照片。当时，这团尘埃、冰和岩石正接近其高度椭圆轨道上距离太阳最近的点。这张照片还提供了地球明亮地平线或边缘的横截面视图，以及地球丰富多彩的大气层。
当彗星接近太阳时，它会变热。热量使彗星上的冰升华为气体，这些气体和尘埃变成发光的和彗尾，可延伸数美国宇航局马歇尔太空飞行中心流星体环境办公室主任、天文学家比尔·库克指出，第二种彗尾，即离子尾，隐约可见
太阳对彗星方式不同，通常将它们引向不同的方向。太阳光的热量和压力将尘埃彗尾中的粒子推离太阳，尽管彗尾可能会向彗星来时的方向略微弯曲。同样，将彗星表面的离子剥离，形成离子尾，离子尾可能会以不同的角度延伸。
鉴于这两位远古天体的轨道极长，它们很可能起源奥尔特云是太阳系外围一个巨大的球形冰壳。C/2023 A3 Tsuchinshan-ATLAS 于 2023 年被发现，由中国 Tsuchinshan（或“紫金山”）天文台和南非（小行星撞击地球最后警报系统）望远镜的观测者发现。它正式以这两个天文台的名字命名。
宇航员照片 ISS071-E-676484 于 2024 年 9 月 19 日使用焦距为 200 毫米的尼康 Z9 数码相机拍摄。它由国际空间站机组人员地球观测设施和约翰逊航天中心地球科学与遥感部门提供。该图像由远征 71 号机组人员拍摄。该图像已被裁剪和增强以提高对比度，并已去除镜头伪影。国际空间站计划支持该实验室作为国际空间站国家实验室的一部分，以帮助宇航员拍摄对科学家和公众最有价值的地球照片，并将这些图像免费发布在互联网上。
