10月10日，阿里云与中山大学合作的科研成果登上国际顶级学术期刊《Cell》，研究团队利用云计算与AI技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍，大幅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。

病毒与人类的健康密切相关，但人类已知已确认的病毒种类仅有5000余种，这只是病毒世界的冰山一角。传统RNA病毒鉴定方法高度依赖于序列同源性比对，即通过比较未知病毒与已知病毒的序列相似性来进行识别。然而，RNA病毒种类繁多且高度分化，传统方法难以捕捉缺乏同源性或同源性极低的“暗物质病毒”，新病毒发现的效率较低。

AI与病毒学研究的结合正在突破这一难题。本篇论文提出了全新的深度学习模型"LucaProt"，它基于Transformer框架与大模型表征技术，结合蛋白质序列和内在结构性特征，在独立的测试数据集上表现优异，具有极高的准确性（假阳性率仅为0.014%）和特异性（假阴性率为1.72%）。

研究团队对来自全球生物环境样本的10,487份数据进行病毒挖掘，发现了513,134条病毒基因组，代表161,979个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。使RNA病毒超群数量扩容约9倍，病毒种类增加约30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“。

该论文还揭示了多个病毒学领域新发现：发现迄今为止最长的RNA病毒基因组，长度达到47,250个核苷酸；识别出超出以往认知的基因组结构，展示了RNA病毒基因组进化的灵活性；此外，在高温的深海热泉等极端环境中，RNA病毒依旧存在多样性。

过去几年，阿里云积极与国内高校和研究机构展开合作，在生命科学领域已发表核酸和蛋白质统一基础模型-LucaOne、RNA病毒发现-LucaProt、磷循环蛋白家族识别-LucaPCycle等研究成果。

《Cell》是国际公认学术声誉最高的期刊，代表生命科学领域的最高水平。国内每年入选《Cell》的论文数量仅有数十篇。此次入选的论文提出了一种基于深度学习的RNA病毒发现方法，是深度学习算法在病毒发现领域的里程碑式进展，为病毒学研究开创了全新范式。

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