AI大模型新突破！精准预测噬菌体生活方式与噬菌体-宿主相互作用

在微生物研究领域中，噬菌体作为感染细菌的病毒，在生态系统和医疗应用中扮演着关键角色。尤其是有了AI的加持，可以极大地帮助解决生物学和医学中以前难以解决的问题。

AI大模型新突破

PhageHostLearn：用于预测噬菌体与肺炎克雷伯菌之间的相互作用

通过整合噬菌体基因组、宿主机制、临床数据等多源信息，AI人工智能模型可以预测特定噬菌体对目标细菌的感染能力，以及其在体内的动力学特性，为噬菌体治疗方案的设计提供重要支持。

其中，Dimitri Boeckaerts等人就建立了一个名为PhageHostLearn的机器学习系统，用于预测噬菌体与肺炎克雷伯菌之间的相互作用。研究人员通过鉴定噬菌体的受体结合蛋白与肺炎克雷伯菌K型的相关性，寻找与新菌株相匹配的噬菌体，并经过计算机模拟和实验室数据进行验证，评估了该系统的性能。

实验结果显示，PhageHostLearn在预测细菌与噬菌体相互作用方面表现良好，并达到了最高81.8%的交叉验证。这项研究为开发噬菌体与宿主细菌配对预测方法提供了一个框架，对于机器学习引导的噬菌体治疗和诊断的发展具有重要意义。

AI大模型新突破

ProkBERT PhaStyle：利用预训练基因组语言模型实现噬菌体生活方式的精准预测

噬菌体根据其生活方式可分为两类：溶源性(temperate)和毒性(virulent)。毒性噬菌体通过裂解周期快速破坏宿主细菌，这在清除病原菌感染时特别有效；而溶源性噬菌体则会整合到细菌基因组中，可以转移基因，影响细菌的进化和致病性。因此，准确预测噬菌体的生活方式对于推进医学和环境生物技术发展具有重要意义。

近日，匈牙利研究团队在顶级期刊上发表了一项重要突破，他们开发的基于预训练基因组语言模型的ProkBERT PhaStyle系统，能够准确预测噬菌体的生活方式，为微生物组工程和临床应用提供了强有力的工具支持。

总之，随着AI人工智能技术在噬菌体研究领域的应用，可以有意义地促进更有效的噬菌体治疗和诊断，以帮助应对日益严重的抗菌素耐药性问题。

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