民革中央副主席陳星鶯：民主黨派跟中國共產黨在抗戰時期的同心合作給了許多有益的啟示
2025-11-08 21:17 4,956次浏览北京8月4日電 (記者 孫自法)在生命科學領域，基因組編輯技術的迅速發展和廣泛應用，為基礎研究和應用開發提供強大的技術支撐。不過，大片段DNA編輯一直面臨重大挑戰，對數千乃至數百萬鹼基的精準操縱更是基因編輯領域的核心難題，備受關注。 來自中國科學院遺傳與發育生物學研究所的消息說，該所高彩霞研究員團隊最新研發出一種新型可編程的染色體編輯技術(PCE)。該技術在動植物中實現了從千鹼基到兆鹼基級別DNA的多類型染色體精準操縱，顯著提升了真核生物基因組的操縱尺度和能力。 利用大片段DNA精準操縱技術，研究人員不僅能實現多基因疊加編輯，還可通過操控基因組結構變異，為作物性狀改良和遺傳疾病治療開闢新路徑。同時，該技術有望推動新型育種策略的發展，例如通過操縱遺傳連鎖、調控重組頻率實現育性控制，以及消除連鎖累贅，充分釋放野生種質資源中優異等位基因的育種潛力。此外，精準染色體編輯技術的突破將加速人工染色體構建，在合成生物學等新興領域也有重要的應用前景。 本項研究PCE系統的開發和精準染色體編輯示意圖。(中國科學院遺傳發育所 供圖) 這項攻克大片段DNA精準編輯的重要成果論文，北京時間4日深夜在國際知名學術期刊《細胞》上線發表。審稿人評價認為，中國團隊發表的研究工作，代表了基因工程領域的重大突破，在育種和基因治療方面具有巨大的應用潛力。 論文通訊作者高彩霞介紹說，以基因編輯工具CRISPR及其衍生技術為代表的編輯系統，通過可編程的嚮導RNA(核糖核酸)引導Cas9等核酸酶靶向基因組特定位點，已廣泛應用於特定鹼基和短片段DNA的精準編輯。但針對大片段DNA編輯，現有工具在編輯效率、尺度、精準性及類型多樣性等方面仍存在明顯不足。 研究團隊發現，位點特異性重組酶(Cre-Lox)系統具有染色體水平DNA操縱潛力，其原理是在基因組中引入Lox序列後，由Cre重組酶介導Lox位點之間的DNA重組來實現全基因組範圍內的遺傳操縱，但Cre-Lox系統的應用受到3個關鍵問題的制約。 高彩霞指出，在本項研究中，研究團隊構建出系統性技術路徑，逐一突破3項限制，並通過技術的集成優化，成功構建PCE與RePCE兩個可編程染色體編輯系統，可對不同Lox位點的插入位置和方向進行靈活編程，實現鹼基從千比特(kb)到兆比特(Mb)尺度的大片段DNA精準無痕操縱。 研究團隊表示，他們在動植物細胞中，利用新研發的系統已成功實現18.8kb超大片段DNA的定點整合、5kb序列的定向替換、12Mb的染色體倒位、4Mb的染色體刪除及整條染色體的易位。他們還利用新型大片段DNA精準操縱技術，成功創製含315kb精準倒位的抗除草劑水稻種質，展示出其廣泛應用前景。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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