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病毒进化杂志权威发布_电影名《致命病毒埃博拉》(2024年12月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

病毒进化杂志

𐟦‡揭秘蝙蝠与病毒传播的惊人真相！𐟔 蝙蝠，这些夜行性的哺乳动物，不仅是生态系统中的重要成员，还是许多病毒的自然宿主。最近，《Microbiome》杂志上发表的一项研究，揭示了蝙蝠携带病毒的多样性和复杂性。这项研究由协和医学院病原生物学研究所的吴志强团队完成，他们分析了超过13,000个蝙蝠样本，发现了数百种新病毒，其中一些可能与人类健康紧密相关。自2010年起，吴志强团队就专注于蝙蝠和鼠类等疫源动物的病毒组特征研究。他们的研究成果为理解冠状病毒、副黏病毒、沙粒病毒等重要病原体的起源、进化及其跨宿主传播特征提供了重要的基础数据和理论依据。这篇文章在重塑全球蝙蝠携带的DNA和RNA病毒的进化关系和分类体系基础上，指出蝙蝠病毒的跨物种传播在很大程度上由生态和行为因素驱动，而非生物学。并进一步强调了在“一个健康”框架内优先进行监测和病毒发现的必要性，具有重要参考价值。这项研究不仅为我们打开了一扇窗，窥见了病毒世界的未知角落，还为我们敲响了警钟：在人与自然日益紧密的今天，了解和监测这些潜在的跨物种传播病毒，对于预防未来疫情具有重要意义。

#有一种美好叫辽宁# #辽宁好网民守法好公民# 发现动脉炎病毒的感染机制 2024年11月05日新华社北京11月4日电动脉炎病毒在许多哺乳动物中广泛传播，如非人类灵长类动物、猪和马，但其感染机制此前并不明确。美国研究人员近期在英国《自然-通讯》杂志报告说，他们发现了动脉炎病毒的感染机制，有助于开发相应的疗法。动脉炎病毒拥有能长期感染宿主的能力，且当其找到新的宿主时毒性会增强，这有利于病毒进化和增加传播机会。动脉炎病毒迄今尚未在人类身上发现，但未来不排除这种可能性。美国俄亥俄州立大学等机构的研究人员表示，他们使用全基因组CRISPR基因编辑技术，在哺乳动物身上寻找动脉炎病毒用作受体进入宿主细胞并进行自我复制的蛋白质。研究人员最终筛选出FCGRT和B2M这两个基因，其蛋白产物聚集在一起形成FcRn受体，并在细胞表面表达。FcRn受体可存在于免疫细胞和分布在血管壁上的细胞中——这两种细胞都是动脉炎病毒攻击的目标。实验显示，从宿主细胞中敲除FcRn受体中的FCGRT基因可阻断动脉炎病毒感染，以及用针对FcRn的单克隆抗体预处理细胞，也可以保护细胞免受感染。研究人员还发现，表面蛋白CD163与FcRn受体协同作用，促进动脉炎病毒感染宿主细胞。此外，还有一些哺乳动物由于它们物种独有的FcRn受体分子序列，不太容易感染动脉炎病毒。研究人员表示，阐明动脉炎病毒感染机制是一个重要的里程碑，有助于开发相应疗法，也帮助了解未来人类的感染风险以及对应策略。

据中山大学9日晚发布的消息，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)杂志发表论文，报告了全球范围的180个超群、16万余种RNA病毒的发现，大幅扩展全球RNA病毒的多样性。据介绍，传统的病毒发现方法包括病毒分离和生命组学的生物信息学分析，高度依赖既有知识，面对RNA病毒这种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒识别效率低。该研究团队开发的LucaProt人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。利用这套算法，研究团队在来自全球生物环境样本的10487份RNA测序数据中发现了超过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23个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。通过进一步分析，团队报告了迄今最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸；发现了超出以往认知的基因组结构，展现出RNA病毒基因组进化的灵活性；识别到多种病毒功能蛋白，特别是与细菌相关的功能蛋白，进一步表明还有更多类型的RNA噬菌体亟待探索；发现在南极底泥、深海热泉、活性污泥和盐碱滩等极端环境中，RNA病毒的数量和多样性仍然较高。 “人工智能的算法模型能够挖掘出我们之前忽略或根本不知道的病毒，这种能力在疾病防控和新病原的快速识别中尤为重要。特别是在疫情暴发时，人工智能的速度和精度可以帮助科学家更快地锁定潜在病原体。”施莽介绍说，研究显示病毒的多样性远超人类想象，人类目前所看到的仍是冰山一角，未来病毒分类体系可能会有大规模的调整。

中国科学家团队发现大量全新RNA病毒　　记者10月10日从中山大学获悉，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（Cell）发表的论文报告了全球范围的180个超群、16万余种的RNA病毒发现，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，发现了传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。　　传统的病毒发现方法包括病毒分离和生命组学的生物信息学分析，高度依赖既有知识，面对RNA病毒这种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒识别效率低。在该研究中，团队开发的人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。　　利用这套算法，研究团队在来自全球生物环境样本的10487份RNA测序数据中发现了超过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23个超群无法通过序列同源方法识别。　　“人工智能的算法模型能够挖掘出我们之前忽略或根本不知道的病毒，这种能力在疾病防控和新病原的快速识别中尤为重要。特别是在疫情暴发时，人工智能的速度和精度可以帮助科学家更快地锁定潜在病原体。”施莽说。　　通过进一步分析，团队报告了迄今最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸，并发现了超出以往认知的基因组结构，展现出RNA病毒基因组进化的灵活性。　　同时，团队还识别到多种病毒功能蛋白，特别是与细菌相关的功能蛋白，进一步表明还有更多类型的RNA噬菌体亟待探索。　　施莽表示，研究展示了病毒多样性的深度，但广度仍有待更多样本的补充。病毒的多样性远超人类想象，目前所看到的仍是“冰山一角”。

[鲜花]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，报告了 180 个超群、超过 16 万种全球 RNA 病毒的发现，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。 [太阳]据介绍，传统的病毒发现方法包括病毒分离和生命组学的生物信息学分析，高度依赖既有知识，面对 RNA 病毒这种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒识别效率低。该研究团队开发的 LucaProt 人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。 [超人爸爸]LucaProt 是一种能够深度学习的 Transformer 模型，在大量学习病毒和非病毒基因组序列后，可以自主形成一套关于病毒的判断标准，从而在大量的 RNA 测序数据集中挖掘出病毒序列。在测试中，LucaProt 表现出极高的准确性和特异性，假阳性率为 0.014%，假阴性率为 1.72%。在与其他病毒挖掘工具的对比中，它也在处理较长序列的方面展现出优势。 [看涨]利用 LucaProt，研究团队对来自全球生物环境样本的 10,487 份 RNA 测序数据进行病毒挖掘，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（相当于门或纲的分类级别），使 RNA 病毒超群数量扩容约 9 倍。其中 23 个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。 [话筒]在这项研究中，团队报告了迄今最长的 RNA 病毒基因组，长度达到 47,250 个核苷酸；发现了超出以往认知的基因组结构，展现出 RNA 病毒基因组进化的灵活性；识别到多种病毒功能蛋白，特别是与细菌相关的功能蛋白，进一步表明还有更多类型的 RNA 噬菌体亟待探索。研究指出，新发现的病毒分布在地球的各类生态环境中。总体上，落叶层、湿地、淡水和废水环境的病毒多样性最高。然而，在南极底泥、深海热泉、活性污泥和盐碱滩等极端环境中，RNA 病毒的多样性和丰度并不低，甚至在深海热泉的高温环境中，仍有 RNA 病毒在活跃复制。 [照相机]LucaProt 虽然是一个专门为 RNA 病毒发现设计的模型，但它同时融合了对蛋白质序列和隐含结构信息识别的功能，也可用于蛋白质功能的鉴定。在论文中，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。

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