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AI助力RNA病毒研究歷史性突破,中山大學等用深度學習模型,發現超過16萬種新病毒

AI助力RNA病毒研究歷史性突破,中山大學等用深度學習模型,發現超過16萬種新病毒

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原標題:AI助力RNA病毒研究歷史性突破,中山大學等用深度學習模型,發現超過16萬種新病毒
關鍵字:病毒,基因組,序列,多樣性,解讀
文章來源:HyperAI超神經
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作者:田小幺
編輯:李寶珠
中山大學醫學院的施莽教授聯合浙江大學、復旦大學、中國農業大學、香港城市大學、廣州大學、悉尼大學、阿里云飛天實驗室等,提出了全新的深度學習模型 LucaProt,基于 Transformer 框架與大模型表征技術,結合蛋白質序列和內在結構性特征,在的測試數據集上表現優異。2020 年初,新冠病毒的陰影迅速籠罩全球。在這場與時間的賽跑中,我們見證了無數英勇的個體和團隊挺身而出,社會體系經歷了一次次嚴峻考驗,也為全球的公共衛生領域敲響了警鐘。
冠狀病毒之所以令人畏懼,很大程度上是因為它屬于 RNA 病毒。這類病毒在復制過程中缺乏糾錯機制,容易發生突變。這種突變能力不僅允許 RNA 病毒跨物種傳播,擴大宿主范圍,還可能引發致病力的變化。原本對人類無害的病毒,一旦發生突變,就可能變得具有致病性,從而引發疾病。由于人類對這類突變病毒普遍缺乏免疫力,一旦病毒發生變異,就可能迅速引發大規模的疾病流行。
盡管病毒與人類健康密切相關,但人類已知已確認的病毒種類僅有 5,000 余種,可謂是冰山一角。傳統 RNA 病毒鑒定方法高度依賴序列同源性比對,即通過比較未知病毒與已知病


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