近日，科學一篇發表在國際雜志Proceedings of the National Academy of Sciences上的家利研究報告中，來自日本多個研究機構的用機因組科學家們通過研究，成功利用機器學習算法來從人類基因組中識別古老的器學RNA病毒殘留物，文章中，習算研究人員描述了他們如何教授AI系統來識別RNA病毒殘留并利用其在人類基因組中搜索。法識

此前研究結果表明，別人A病當個體被病毒感染后，類基病毒有時就會通過添加自身的古老RNA來改變宿主的DNA；而其它研究則表明，在很多年前能夠感染群體的毒片段古老病毒有時會將其RNA殘留物留在人類的基因組中，而尋找諸如此類殘留物對于科學家們而言有著很大的科學挑戰，因為每一種疑似病毒都需要進行大量的家利比較；而本文研究中，研究人員利用機器學習算法來幫助加速這一研究。用機因組

為了訓練這種算法，器學研究人員利用來自已知非逆轉錄內源性RNA病毒元件的習算RNA，他們的想法就是通過利用現代病毒RNA來訓練算法，這樣這種系統就能了解病毒RNA的大體樣子，研究者認為，這種共性可能存在于古代病毒的RNA中；當經過訓練后，研究人員就能調整該系統來盡可能地預防多種假陽性結果的出現，隨后他們就開始對人類基因組進行研究并識別出了將近100種可能性。對這些可能性分析后，研究者發現，許多的可能性都是已知的，許多可能性都低于他們所設定的門檻，最后就剩下了一種可能的未知病毒殘留。

研究人員觀察了同樣的病毒殘留是否也會在其它物種的基因組中出現，比如黑猩猩等；結果發現的確如此；這一研究發現表明，這一插入至少發生在4300萬年前的物種分化之前的時期。最后研究者表示，這種新方法或能擴展到研究其它類型的病毒，同時還能揭示其它的殘留物。后期研究人員還將繼續對古代病毒進行深入研究，并揭示其如何嵌入到人類基因組中，這或許有望幫助研究者發現一些現代病毒的特殊行為。

原始出處：

Shohei Kojima,Kohei Yoshikawa,Jumpei Ito, et al. Virus-like insertions with sequence signatures similar to those of endogenous nonretroviral RNA viruses in the human genome, Proceedings of the National Academy of Sciences (2021). DOI: 10.1073/pnas.2010758118

本文來源自生物谷，更多資訊請下載生物谷APP(http://www.bioon.com/m/)