科技日报讯（记者张梦然）据新期《科学》杂志报道，美法两国科学用法预测细菌的御“装备”福建橡塑专用胶厂家，通过机器学习技术，揭示了细菌疫系统的庞大复杂与多样。两项立研究利用不同AI预测模型，从海量细菌基因数据中发现了数千个潜在的新型抗噬菌体（感染细菌的病毒）御系统，为未来生物技术开发提供了丰富的资源。
在项研究中，美国麻省理工学院团队开发了名为“DefensePredictor”的机器学习模型。该模型通过分析蛋白质的基因序列及其在基因组中的上下文信息，预测其是否参与疫御。团队在69种大肠杆菌菌株中验证了该模型，成功预测出数百个未知的疫系统，并实验证实了其中42个具备御。进步对上千个细菌基因组的分析，发现了近3000个有别于已知体系的蛋白质簇。目前，该预测工具已开源。
另项由法国巴黎巴斯德研究所团队开展的研究，则构建了另套机器学习模型，用于大规模筛查抗噬菌体御系统。该研究将其模型应用于过1.2亿个细菌基因组中的蛋白质，终识别出多达数十万个候选的抗噬菌体蛋白族。
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这两项研究相互印证，表明细菌用于抵御病毒入侵的疫机制，在自然界中存在的广度与多样达到了前所未有的新度。
细菌疫系统能够靶向并切割噬菌体的特定基因序列，pvc管道管件胶从而保护自身。这种分子别的御机制，此前已为CRISPR基因编辑技术的诞生提供了核心灵感。新发现的数以千计的抗病毒系统，预示着其中可能蕴藏着多具有特的分子工具，有望动基因编辑、新型抗菌疗法等下代生物技术的突破。
这些发现也大地扩展了微生物疫学的研究版图。随着多新型细菌疫系统被解析与理解，人类对微生物界的认知将为入，并可能从中发掘出多可用于医学和工业域的强大工具。
【总编辑圈点】
科学通过AI预测模型系统发现，细菌拥有数以千计潜在的新型疫系统，其规模与多样之大，不仅拓展了生命科学的疆界，也为理解生命进化与微生物战争提供了全新图景。重要的是，它开启了个前所未有的、蕴藏着海量“分子工具”的宝库。未来，这发现有望直接动下代生物技术的革新：譬如从中孵化出比当前CRISPR系统、的新型基因编辑工具；或研发出对抗耐药菌的抗菌新策略；甚至衍生出创新的生物传感与诊断技术……这些都将给生物医学与成生物学域带来远影响。
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