病毒，是地球上最小且豐度最高的非細胞生物，不僅對人類健康產生了深遠的影響，也是全球生物地球化學循環的幕后推手，它們如同隱形的“生態工程師”，調控微生物群落結構，驅動碳、氮等元素的全球循環。隨著宏組學技術的迅速發展，發現了海量未知的DNA和RNA病毒。然而，全球約99%的病毒仍處于“黑戶”狀態——未被分類或命名。
日前 ，中國海洋大學海洋生命學院和海德學院教授汪岷團隊傳來好消息，他們基于序列比對和圖論方法，開發了病毒分類新工具VITAP（Viral Taxonomic Assignment Pipeline）。近日，相關研究成果發表在《自然·通訊》上，為病毒組學和病毒生態學研究提供了重要工具。
“進入VITAP系統界面，輸入一段基因序列，命令行瞬間輸出從‘門’到‘屬’的分類結果。這就像給病毒發‘身份證’，流程縮短至幾分鐘。”成果共同通訊作者、海洋生命學院教授梁彥韜向《中國科學報》解釋說。
汪岷團隊成員合影 受訪者供圖
病毒傳統分類遇瓶頸
病毒分類如同給未知星系命名，我們已知的僅是冰山一角。
過去鑒定病毒需要接近完整的基因組，但在現實中，科學家從環境樣本中發現的病毒基因往往是碎片化的，傳統工具難以識別。隨著宏組學技術的發展，病毒基因組數據從2018年的5000多種激增至如今的1000多萬條序列，與此同時，病毒分類標準變化非常快，這讓分類工具“捉襟見肘”，如同用老地圖導航新大陸，結果自然偏差百出。
這些問題限制了我們對環境中復雜病毒群體的深入解析。因此，如何準確細致地對環境病毒進行分類，已成為當今生物學、醫學與生態學研究亟待突破的重要挑戰。
團隊在研究海洋病毒時，也面臨了這一病毒分類難題。“研究病毒，我們首先要知道它的分類情況，屬于哪一科，是什么類型的病毒，從而再去確定它的宿主類型。而傳統的培養方法有很多弊端，培養周期長，效率低，我們想從基因組學的層面，通過算法快速大批量分類病毒，提高準確率和效率。”梁彥韜說。
跨學科協作成為破局關鍵。海洋生物學背景的成員提供生態視角，計算機專家優化算法，國際合作則引入前沿經驗……共同通訊作者、澳大利亞塔斯馬尼亞大學Andrew McMinn教授每周參與線上討論，計算病毒學國際專家David Paez-Espino博士每月共同線上研討，“時差會議”成為常態。“國際視野可以讓我們進步更快，少走彎路。”團隊成員感慨。
從“試錯”到“最優路徑”
2023年初，團隊開啟病毒分類新工具VITAP的研發。最初的設想是用人工智能訓練模型，但病毒數據的高度多樣性讓AI“水土不服”。“病毒沒有像動植物那樣的‘標準證件照’，訓練樣本的匱乏讓AI舉步維艱。”成果第一作者、海洋生命學院博士生鄭凱陽回憶。團隊轉而回歸傳統方法，從序列比對和圖論中尋找突破口。
序列比對如同“人臉識別”，通過基因片段尋找相似病毒；圖論則像構建“社交網絡”，分析病毒間的親緣關系。團隊創新性地將兩者結合，尋找解決問題的“最短路徑”——為每條病毒基因篩選出從門到屬的最佳分類譜系。
為提升準確性，團隊為不同基因賦予權重，“這相當于給病毒基因貼上動態標簽，即便碎片化也能精準溯源。”成果共同第一作者、海德學院孫建華助理教授比喻道。
研發過程充滿“試錯”。例如，針對長基因組病毒，團隊一度陷入“盲人摸象”的困境。“長基因組被‘切碎’后，每段特征模糊，就像把一頭豬分割后，單憑一塊肉很難判斷部位。”鄭凱陽說。
最終，團隊通過動態權重調整，測試國際病毒分類委員會（ICTV）報道的18000多種病毒參考基因組，實現了高置信度分類。測試顯示，VITAP在科級和屬級的分類分析中不僅能保持超過90%的準確率、精度和召回率，還顯示出了優于其他方法的注釋率。具體而言，對于1000bp的短序列，VITAP在所有病毒門中的注釋率均優于其他方法；而在近完整基因組的分類中，VITAP對RNA病毒和大部分DNA病毒也表現出更高的注釋率。
團隊成員合影 受訪者供圖
精準“上戶”背后的生態藍圖
“用戶友好”是VITAP的另一亮點。傳統工具安裝復雜、更新滯后，VITAP則實現“一鍵安裝”和ICTV自動同步。上線后，下載量迅速突破2000次，被廣泛應用于海洋、醫學等領域研究。
VITAP在保證高準確率的前提下，實現了更全面、穩定的病毒分類，并為病毒基因組學、分類學和生態學研究提供了一個高效的自動化新工具，就像給病毒研究裝上了“智能搜索引擎”，讓科學家能更快、更準地給海量病毒“驗明正身”，無論是完整的還是碎片化的基因，都能高效分析。這對理解病毒在自然界的角色、應對公共衛生問題都有重要意義。
未來，團隊計劃引入AI生成新病毒類群，突破現有分類框架的局限。“當前工具只能‘上戶口’，下一步要讓‘黑戶’自立門戶。”鄭凱陽透露。在應用層面，VITAP將助力極地、深海等極端環境病毒研究，快速解析環境中龐大而復雜的病毒群落，了解它們如何影響生態系統；醫學上，可更高效發現與疾病相關的新病毒，輔助流行病追蹤。
“做難而正確的事”是團隊的信條。汪岷鼓勵學生“勇攀高峰，允許失敗”，實驗室文化強調自由探索與合作共享。正如梁彥韜所言，“要想解決重要的科學問題，你就要不斷地去面對困難、克服困難。”
“未來，我們會開發更多病毒學的生物信息工具，致力于南極、北極、馬里亞納海溝、青藏高原等極端環境的病毒研究，構建海洋病毒基因組數據庫。”汪岷說。在全球病毒研究的浪潮中，他們正以“算法”為舟，駛向未知的“病毒宇宙”。
論文相關信息：
https://doi.org/10.1038/s41467-025-57500-7
本文鏈接：中國海洋大學科學家破解病毒“黑戶”難題http://m.sq15.cn/show-11-20480-0.html
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