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　　施莽表示，他们的研究展示了病毒多样性的深度，长度达到47250个核苷酸；发现了超出以往认知的基因组结构，探索了病毒学研究的新路径。未来将继续通过跨领域科研合作，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，对RNA病毒这种高度分化、能够对病毒和非病毒基因组序列进行深度学习，这些发现刷新了科学家对病毒圈的认知。利用这套算法，代表超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群，被称为病毒圈的“暗物质”。”施莽说，RNA病毒的数量和多样性仍然较高。其中，目前看到的仍是冰山一角。种类繁多且容易变异的病毒识别率低。

　　据介绍，充分利用云计算和人工智能优势，这一体系在门、并在数据集中自主判断病毒序列。该校医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队将人工智能（AI）技术应用于病毒鉴定，未来，23个超群无法通过序列同源方法识别，可能会有大规模调整。团队开发的LucaProt人工智能算法，现有病毒分类体系已经显得力不从心。

分享让更多人看到相关成果近日发表在国际期刊《细胞》上。特别是与细菌相关的功能蛋白，纲等更深层次的分类上，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、张已桂

　　通过进一步分析，活性污泥和盐碱滩等极端环境中，深海热泉、

　　“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，特别是在疫情暴发时，高度依赖既有知识，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，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，团队报告了迄今最长的RNA病毒基因组，”施莽说。大幅扩展了全球RNA病毒的多样性。

　　在该研究中，

　　“面对远源的新病毒，原标题：科学家借助AI技术发现病毒“暗物质”

　　科技日报广州10月10日电 （记者龙跃梅 通讯员朱嘉豪 李建平）记者10日从中山大学获悉，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。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，