Cell | 人工智能发现超长RNA病毒

文摘 2024-10-15 23:49 日本

想象一下，我们生活的世界就像一本厚厚的百科全书。但是，你知道吗？我们可能只读懂了其中的一小部分！

在微观世界里，有着数不清的"隐形"生命——RNA病毒。它们虽然小得肉眼看不见，却可能在地球生态系统中扮演着重要角色。就像藏在树叶背面的小精灵，它们一直存在，却难以被发现。直到现在，科学家们借助人工智能这个"魔法放大镜"，终于揭开了这个神秘世界的面纱。他们发现，RNA病毒的世界比我们想象的要丰富得多、复杂得多！

2024年9月19日，来自中山大学和阿里云等研究团队在 Cell 期刊在线发表了一篇题为《利用人工智能揭示隐藏的RNA病毒世界》的研究论文。科学家利用深度学习技术发现了大量新的RNA病毒，揭示了自然界中存在着比我们想象更加丰富和多样的RNA病毒生态系统。

研究团队开发了一种名为"LucaProt"的深度学习算法，该算法不仅能分析蛋白质序列，还能识别蛋白质结构信息。他们利用这一工具分析了来自全球各种生态系统的10,487个宏转录组数据集，并将结果与传统的基于序列同源性的方法进行了比较。为了验证发现的可靠性，研究人员还进行了DNA和RNA测序实验，并使用RT-PCR技术进行了进一步确认。

惊人的病毒多样性

研究团队发现了161,979个可能的RNA病毒物种，它们可以被分为180个超级组（相当于现有病毒分类系统中的纲或门）。这一发现使已知的RNA病毒多样性增加了55.9倍，相比国际病毒分类委员会（ICTV）定义的4,502种病毒，增长了近56倍。特别值得注意的是，研究发现了60个此前未被关注的高度多样化的病毒组，大大扩展了我们对RNA病毒世界的认知。其中，一些原本仅有少量基因组代表的病毒组，如Astro-Poty、Hypo、Yan和Cysto类群，在本研究中得到了显著扩展，展现出更大的系统发育多样性。

AI工具的卓越表现

与其他病毒发现工具相比，LucaProt展现出了更高的敏感性和特异性。在识别已知RNA病毒方面，LucaProt的召回率高达98.22%，而其他工具仅能识别76.82%-87.81%。更重要的是，在发现新病毒方面，LucaProt的表现尤为出色，其他工具只能识别LucaProt独立发现的新病毒中不到42%的比例。LucaProt还成功召回了六项已发表研究中98%以上的病毒RNA依赖RNA聚合酶（RdRP），尽管这些序列并未用于模型的训练或测试。

超长RNA病毒基因组

研究发现了一些异常长的RNA病毒基因组，其中最长的达到了47.3kb，这是目前已知最长的RNA病毒基因组之一。这个特长基因组来自土壤样本中的Nido-like超级组。有趣的是，在这个病毒基因组的5'端和编码RdRP的开放阅读框之间，还发现了一个额外的开放阅读框，尽管由于缺乏与已知蛋白的序列相似性，其功能尚不清楚。这一发现挑战了我们对RNA病毒基因组大小的传统认知，暗示RNA病毒可能具有比我们想象更复杂的基因组结构和功能。

病毒基因组的模块化和灵活性

研究发现，除了RdRP，新发现的病毒基因组还编码了各种结构蛋白（如外壳、衣壳、糖蛋白和包膜蛋白）和非结构蛋白（如解旋酶、蛋白酶、甲基转移酶、运动蛋白、免疫或宿主相关调节蛋白）。这些额外的病毒蛋白的存在为新发现的超级组确实来自真实的RNA病毒提供了进一步的证据。有趣的是，这些蛋白的出现模式与从RdRP序列推断的病毒系统发育历史不一致，这表明RNA病毒基因组可能具有模块化的配置。

生态分布特征

研究发现RNA病毒在全球1,612个位置的各种生态系统亚类型（32个类别）中普遍存在。尽管之前已有多次努力揭示这些生态样本中的RNA病毒多样性，但本研究中LucaProt检测到的33.3%的病毒组此前未被描述。病毒的α多样性（用Shannon指数衡量）和丰度水平（用每百万非rRNA读数中的读数数量衡量，即RPM）在不同的生态系统亚类型之间存在显著差异。平均α多样性在落叶、湿地、淡水和废水环境中最高，而病毒丰度在南极沉积物、海洋沉积物和淡水生态系统亚类型中达到峰值，平均RPM范围为18,424.6至46,685.5。相比之下，盐岩和地下环境中的平均多样性和丰度最低。有趣的是，85.9%的新发现病毒仅在单一生态系统亚类型中被发现，这表明许多RNA病毒可能具有较强的环境特异性。

总结

这项研究极大地扩展了我们对RNA病毒世界的认知，揭示了自然界中存在着比我们此前认知更加丰富和多样的RNA病毒生态系统。研究结果不仅挑战了我们对RNA病毒进化和生态的传统理解，还为未来研究病毒与宿主的相互作用、病毒在生态系统中的作用等重要问题提供了新的视角和机会。

论文链接：

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01085-7

撰文｜Coral

责编｜Asher

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