生命科学大模型ESM3发布，AI助力病毒进化探索

今年7月，被Meta解散的ESMFold团队重新聚集并发布了生命科学大模型ESM3，提出了「用语言模型模拟5亿年进化」的口号。生物学家们迅速捕捉到这个突破性模型的潜力，并开始利用ESM3进行病毒谱系重绘，揭示了一些令人惊讶的亲缘关系。这不仅揭秘了病毒家族的进化史，还为应对未来的生化风险提供了新的方案。AI解决方案正在不断改变生命科学的研究方式。

传统方法需要通过基因组比较来理解病毒进化。然而，病毒基因组进化速度快且复杂，尤其是RNA病毒。病毒不仅通过基因突变来进化，还能够吸收其他生物体的遗传物质，这让病毒的亲缘关系辨识更为复杂。相比之下，病毒编码蛋白质的形状或结构变化相对缓慢，在没有AlphaFold等工具之前，研究这些结构非常困难。如今，借助AI模型训练和AI系统开发，科学家们可以更高效地进行蛋白质结构预测，开启了病毒进化研究的新篇章。

病毒进化的AI辅助工具

通过使用DeepMind的AlphaFold 2和Meta的ESMFold模型，研究人员为458种黄病毒的蛋白质生成了超过3.3万个预测结构。AlphaFold需要依赖相似蛋白质的多个序列，然而ESMFold作为「蛋白质语言模型」，能够接受更灵活的输入，非常适合分析未知病毒。这些AI定制开发工具揭示了黄病毒的亲缘关系，例如丙肝病毒和瘟病毒共用类似的细胞感染系统，还找到了一些意想不到的联系，包括寨卡病毒和登革热病毒。AI企业解决方案不仅提高了研究效率，还提供了更深入的科学洞见。

AI在黄病毒研究中的应用

此次通过AI模型生成的结构预测，让科学家们发现了黄病毒的亲缘关系和进化路径。这种预测不仅帮助理解了丙肝病毒的感染机制，还揭示了黄病毒从细菌窃取基因的行为。悉尼大学的团队也发现黄病毒的「基因盗取」在其进化过程中扮演了重要角色。随着AI技术的不断进步，教育行业AI解决方案和税务行业知识问答AI等行业特定应用也将迎来更多突破。

瑞士洛桑大学的计算生物学家David Moi指出，AI辅助工具在黄病毒研究中的潜力仅是冰山一角。借助新一代的AI工具，可以重写病毒和其他生物的进化历史，进一步推动大型语言模型开发和杭州AI定制开发的前沿研究。通过全面应用AI解决方案和Langchain框架，我们能够更好地理解生命科学中的未解之谜，为未来研究开辟新的道路。AI在生命科学中的应用展示了其迸发的巨大能量。随着ChatGPT开发、AI定制化开发和AIGC软件服务的不断进步，生物学研究将迎来更多的革新。通过细致的AI模型训练和应用，我们期待看到故事被改写的那一天，全面推动科学研究走向新的高峰。

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