北京8月5日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-生態與演化》最新發表一篇生態學研究論文稱,2013年以來,海星消融病已造成數十億的海星死亡以及海藻生境的大規模消失。研究人員通過實驗研究,將一種細菌——病原體Vibrio pectenicida鑑定為海星消融病的一個病因。 這項研究成果,有望幫助受海星消融病影響的近海生態系統制定修復策略。 向日葵海星是海帶食草動物(如海膽)的天敵,因此該物種的減少導致海膽數量激增和海帶大面積消失(圖片來自Hakai研究所Grant Callegari)。施普林格·自然 供圖 該論文介紹,海星消融病會導致海星解體,影響向日葵海星等20多個物種。自2013年出現以來,海星消融病已成為非商業物種中記錄的最大規模的海洋流行病,破壞著從墨西哥到阿拉斯加的北美洲太平洋沿岸海星種群。海星的消失還會導致它們的捕食種群海膽在海帶林的快速擴張和過度啃食,而這些海帶林是許多海洋物種的關鍵生境。 然而,對海星消融病病因的十餘年調查一直存在阻礙,因為受感染海星體內缺乏可見病原體以及缺少來自野生種群的完全未暴露和健康個體。 研究人員在檢查一隻成年向日葵海星(圖片來自Hakai研究所Kristina Blanchflower)。施普林格·自然 供圖 在本項研究中,論文共同通訊作者、加拿大不列顛哥倫比亞大學Melanie B. Prentice和Alyssa-Lois M. Gehman與同事及合作者一起,利用野生和圈養的經檢疫的向日葵海星開展7項對照暴露實驗,提示一個活的非病毒病原體參與海星消融病。 隨後,研究團隊通過基因測序分析了來自這些海星的染病和健康組織的微生物群,從而鑑定出病原體Vibrio pectenicida是該疾病的一個病因,將海星暴露在該細菌純樣品中的實驗室實驗也證實了這一鑑定結果。 這隻餅乾海星展示了海星消融病發病的一個階段(圖片來自Hakai研究所Grant Callegari)。施普林格·自然 供圖 《自然-生態與演化》同期發表專家的「新聞與觀點」文章認為,該研究結果或能實現海星消融病的跨環境和物種檢測,這將幫助人們理解該疾病的傳播方式以及如何更好地管理以應對野生種群中的暴發。(完)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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