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AIが発見した16万以上の新種ウイルス

とりわけシドニー大学の研究者チームは、人工知能を利用して 160,000 を超える新しい RNA ウイルスを発見しました。専門家によると、この発見により、私たちは人生のこの重要な分野をより深く理解できるようになります。 「私たちは地球上の生命の普段隠されている部分を垣間見ることができ、その過程で驚くべき生物多様性が明らかになりました」とこの研究の筆頭著者であるエドワーズ・ホームズ教授は述べています。 結果は、 細胞。 「これは 1 回の研究で発見されたウイルスの最大数であり、私たちの周囲のウイルスに関する知識が大幅に増加しました」とホームズ教授は続けました。 「これほど多くのウイルスを一度に見つけるのは信じられないほどですが、これは全体像のほんの一部にすぎません。さらに何百万もの発見が待たれており、同じアプローチを使用して細菌や寄生虫を特定することができます。 » 研究者らが書いているように、RNAウイルスが通常人間の病気に関連しているとすれば、それらは地球上のほぼどこにでもある極限環境でも発見されている。研究の一環として、それらは大気中、温泉、熱水導管からも検出された。 「極限環境に非常に多くのウイルスが含まれているという事実は、ウイルスの驚異的な多様性と、最も危険な状況でも生存する粘り強さを示す一例にすぎません。これは、ウイルスやその他の基本的な生命体の出現についての手がかりを私たちに与える可能性があります。」ホームズ氏はプレスリリースでこう語った。 光を当てて 研究者らは、最大 47,000 ヌクレオチドを超えるウイルスゲノムや複雑なゲノム情報を含む膨大な量の遺伝データを処理して、160,000 種類のウイルスのほとんどを発見できる機械学習アルゴリズム LucaProt を設計しました。 エドワーズ・ホームズ氏は、「これらのウイルスの大部分はすでに配列決定されており、公開データベースに登録されていたが、非常に多岐にわたるため、誰もそれが何なのかを知ることができなかった」と述べた。 「それは私たちが遺伝子配列と呼ぶものを『暗黒物質』でした。私たちの AI は、このさまざまな情報をすべて整理して分類することができ、この「暗黒物質」に初めて新たな光を当てることができました。 » 専門家によると、従来の方法でこれを行うには多大な時間がかかるとのことです。 この研究の共著者である Mang Shi 教授によると、「ウイルスの多様性をさらに調査できると同時に、優れた感度と特異性を備えた AI ベースのモデルが完成しました。」 「次のステップは、生物多様性の他の部分を発見するためにシステムを改良することです。何が私たちを待っているのか誰にも分かりません。 » とホームズ教授は付け加えます。 広大なニュースレターを購読してください…

AIが発見した16万以上の新種ウイルス

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2024-10-16 04:17:00

とりわけシドニー大学の研究者チームは、人工知能を利用して 160,000 を超える新しい RNA ウイルスを発見しました。専門家によると、この発見により、私たちは人生のこの重要な分野をより深く理解できるようになります。

「私たちは地球上の生命の普段隠されている部分を垣間見ることができ、その過程で驚くべき生物多様性が明らかになりました」とこの研究の筆頭著者であるエドワーズ・ホームズ教授は述べています。

結果は、 細胞

「これは 1 回の研究で発見されたウイルスの最大数であり、私たちの周囲のウイルスに関する知識が大幅に増加しました」とホームズ教授は続けました。

「これほど多くのウイルスを一度に見つけるのは信じられないほどですが、これは全体像のほんの一部にすぎません。さらに何百万もの発見が待たれており、同じアプローチを使用して細菌や寄生虫を特定することができます。 »

研究者らが書いているように、RNAウイルスが通常人間の病気に関連しているとすれば、それらは地球上のほぼどこにでもある極限環境でも発見されている。研究の一環として、それらは大気中、温泉、熱水導管からも検出された。

「極限環境に非常に多くのウイルスが含まれているという事実は、ウイルスの驚異的な多様性と、最も危険な状況でも生存する粘り強さを示す一例にすぎません。これは、ウイルスやその他の基本的な生命体の出現についての手がかりを私たちに与える可能性があります。」ホームズ氏はプレスリリースでこう語った。

光を当てて

研究者らは、最大 47,000 ヌクレオチドを超えるウイルスゲノムや複雑なゲノム情報を含む膨大な量の遺伝データを処理して、160,000 種類のウイルスのほとんどを発見できる機械学習アルゴリズム LucaProt を設計しました。

エドワーズ・ホームズ氏は、「これらのウイルスの大部分はすでに配列決定されており、公開データベースに登録されていたが、非常に多岐にわたるため、誰もそれが何なのかを知ることができなかった」と述べた。

「それは私たちが遺伝子配列と呼ぶものを『暗黒物質』でした。私たちの AI は、このさまざまな情報をすべて整理して分類することができ、この「暗黒物質」に初めて新たな光を当てることができました。 »

専門家によると、従来の方法でこれを行うには多大な時間がかかるとのことです。

この研究の共著者である Mang Shi 教授によると、「ウイルスの多様性をさらに調査できると同時に、優れた感度と特異性を備えた AI ベースのモデルが完成しました。」

「次のステップは、生物多様性の他の部分を発見するためにシステムを改良することです。何が私たちを待っているのか誰にも分かりません。 » とホームズ教授は付け加えます。

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執筆者について: nipponese

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