freepik/freepik.com
Вирусологи при содействии искусственного интеллекта сделали значительный шаг вперед в исследовании вирусов, обнаружив около 162 тысяч новых видов РНК-вирусов.
Это стало возможным благодаря анализу скрытых данных о генетических последовательностях.
Исследователи применили передовые методы машинного обучения для изучения генетической информации, которая ранее не могла быть распознана с помощью традиционных подходов.
«Доктор Питер»: Криотерапия активирует защитные механизмы организмаНовый метод позволил выявить вирусы, приспособившиеся к самым разнообразным условиям — от атмосферы до горячих гидротермальных источников.
Это открытие подчеркивает не только огромную разнообразность РНК-вирусов, но и их способность существовать в экстремальных средах, что может способствовать пониманию механизмов появления вирусов и других простейших форм жизни на Земле.
Научная команда, состоящая из специалистов из материкового Китая, Гонконга и Австрии, использовала алгоритм, разработанный командой Alibaba Cloud Intelligence.
Этот алгоритм обеспечил идентификацию новых видов вирусов на основе их РНК-последовательностей и уникальных белковых структур, которые вирусы используют для самовоспроизведения.
Данное исследование стало крупнейшим в истории по количеству обнаруженных вирусов.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что созданы биоразлагаемые косметические блестки на растительной основе.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…