PNAS：科学家利用机器学习算法来识别人类基因组中的古老RNA病毒片段！

2021年2月4日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一篇发表在国际杂志Proceedings of the National Academy of Sciences上的研究报告中，来自日本多个研究机构的科学家们通过研究，成功利用机器学习算法来从人类基因组中识别古老的RNA病毒残留物，文章中，研究人员描述了他们如何教授AI系统来识别RNA病毒残留并利用其在人类基因组中搜索。

此前研究结果表明，当个体被病毒感染后，病毒有时就会通过添加自身的RNA来改变宿主的DNA；而其它研究则表明，在很多年前能够感染群体的古老病毒有时会将其RNA残留物留在人类的基因组中，而寻找诸如此类残留物对于科学家们而言有着很大的挑战，因为每一种疑似病毒都需要进行大量的比较；而本文研究中，研究人员利用机器学习算法来帮助加速这一研究。

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为了训练这种算法，研究人员利用来自已知非逆转录内源性RNA病毒元件的RNA，他们的想法就是通过利用现代病毒RNA来训练算法，这样这种系统就能了解病毒RNA的大体样子，研究者认为，这种共性可能存在于古代病毒的RNA中；当经过训练后，研究人员就能调整该系统来尽可能地预防多种假阳性结果的出现，随后他们就开始对人类基因组进行研究并识别出了将近100种可能性。对这些可能性分析后，研究者发现，许多的可能性都是已知的，许多可能性都低于他们所设定的门槛，最后就剩下了一种可能的未知病毒残留。

研究人员观察了同样的病毒残留是否也会在其它物种的基因组中出现，比如黑猩猩等；结果发现的确如此；这一研究发现表明，这一插入至少发生在4300万年前的物种分化之前的时期。最后研究者表示，这种新方法或能扩展到研究其它类型的病毒，同时还能揭示其它的残留物。后期研究人员还将继续对古代病毒进行深入研究，并揭示其如何嵌入到人类基因组中，这或许有望帮助研究者发现一些现代病毒的特殊行为。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

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