在微生物研究領(lǐng)域中，噬菌體作為感染細菌的病毒，在生態(tài)系統(tǒng)和醫(yī)療應(yīng)用中扮演著關(guān)鍵角色。尤其是有了AI的加持，可以極大地幫助解決生物學(xué)和醫(yī)學(xué)中以前難以解決的問題。

AI大模型新突破

PhageHostLearn：用于預(yù)測噬菌體與肺炎克雷伯菌之間的相互作用

通過整合噬菌體基因組、宿主機制、臨床數(shù)據(jù)等多源信息，AI人工智能模型可以預(yù)測特定噬菌體對目標細菌的感染能力，以及其在體內(nèi)的動力學(xué)特性，為噬菌體治療方案的設(shè)計提供重要支持。

其中，Dimitri Boeckaerts等人就建立了一個名為PhageHostLearn的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，用于預(yù)測噬菌體與肺炎克雷伯菌之間的相互作用。研究人員通過鑒定噬菌體的受體結(jié)合蛋白與肺炎克雷伯菌K型的相關(guān)性，尋找與新菌株相匹配的噬菌體，并經(jīng)過計算機模擬和實驗室數(shù)據(jù)進行驗證，評估了該系統(tǒng)的性能。

實驗結(jié)果顯示，PhageHostLearn在預(yù)測細菌與噬菌體相互作用方面表現(xiàn)良好，并達到了最高81.8%的交叉驗證。這項研究為開發(fā)噬菌體與宿主細菌配對預(yù)測方法提供了一個框架，對于機器學(xué)習(xí)引導(dǎo)的噬菌體治療和診斷的發(fā)展具有重要意義。

AI大模型新突破

ProkBERT PhaStyle：利用預(yù)訓(xùn)練基因組語言模型實現(xiàn)噬菌體生活方式的精準預(yù)測

噬菌體根據(jù)其生活方式可分為兩類：溶源性(temperate)和毒性(virulent)。毒性噬菌體通過裂解周期快速破壞宿主細菌，這在清除病原菌感染時特別有效；而溶源性噬菌體則會整合到細菌基因組中，可以轉(zhuǎn)移基因，影響細菌的進化和致病性。因此，準確預(yù)測噬菌體的生活方式對于推進醫(yī)學(xué)和環(huán)境生物技術(shù)發(fā)展具有重要意義。

近日，匈牙利研究團隊在頂級期刊上發(fā)表了一項重要突破，他們開發(fā)的基于預(yù)訓(xùn)練基因組語言模型的ProkBERT PhaStyle系統(tǒng)，能夠準確預(yù)測噬菌體的生活方式，為微生物組工程和臨床應(yīng)用提供了強有力的工具支持。

總之，隨著AI人工智能技術(shù)在噬菌體研究領(lǐng)域的應(yīng)用，可以有意義地促進更有效的噬菌體治療和診斷，以幫助應(yīng)對日益嚴重的抗菌素耐藥性問題。

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