题：阿里云与中山大学联合研究突破：发现16万种全新RNA病毒，推动生物信息学领域发展**

随着科技的不断进步，生物信息学作为一门新兴交叉学科，在医学、农业、环境科学等领域发挥着越来越重要的作用。近日，中国科学院旗下基因组蛋白质组与生物信息学报公布了2024年度“中国生物信息学十大进展”，其中一项由阿里云和中山大学联合研究成果入选。该研究团队创新性地将人工智能应用于病毒发现领域，提出了全新的深度学习模型"LucaProt"，有效解决了缺乏同源性或同源性极低的“暗物质病毒”发现效率低的难题。这一成果不仅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知，也为未来的科学研究提供了新的思路和方法。

一、研究背景与意义

随着全球化的发展，病毒种类越来越多，其传播方式也越来越多样化。传统的病毒分类方法已经无法满足现代生物信息学的需求，因此需要借助先进的技术手段来揭示病毒的多样性和演化历史。阿里云和中山大学联合研究的团队通过运用人工智能技术，成功发现了180个病毒超群和16万余种全新RNA病毒，将已知病毒种类扩充了近30倍。这一成果不仅具有重要的学术价值，也具有广泛的应用前景。

二、研究方法与成果

该研究团队创新性地将人工智能应用于病毒发现领域，提出了全新的深度学习模型"LucaProt"。该模型基于Transformer架构，在病毒发现的准确率、效率及检测病毒多样性上均优于传统方法。实验结果显示，该模型可以有效地解决缺乏同源性或同源性极低的“暗物质病毒”发现效率低的难题。

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。实验结果使RNA病毒超群数量扩容约9倍，病毒种类增加约30倍，其中23个超群是无法通过序列同源方法识别病毒圈“暗物质”。凭借在病毒学领域取得的多项突破，该成果还登上国际顶级学术期刊《Cell》封面。

三、研究意义与未来展望

该研究的成功不仅为生物学家提供了一种新的工具和方法，也为未来的科学研究提供了新的思路和方法。未来，该成果不仅可以应用于RNA病毒的发现，还可以应用于其它类型蛋白质的鉴定和功能发现任务。此外，阿里云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等多项研究成果，进一步证明了其在生命科学领域的领先地位。

总之，阿里云和中山大学联合研究的团队通过运用人工智能技术成功发现了16万种全新RNA病毒，这一成果不仅具有重要的学术价值，也具有广泛的应用前景。相信在未来的研究中，他们会继续为生物信息学领域的发展做出更大的贡献。

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