AI 助力环境保护｜深度基因测序留存濒危物种
谷歌黑板报约 4 分钟生物多样性是地球生态平衡的基础，如果无法及时留存濒危物种的遗传信息，许多珍稀生物可能会永久消失，进而影响全球生态系统的稳定。系列文章的第二篇，我们分享全球科研机构与合作伙伴如何利用 AI 工具，提升濒危物种基因组测序的效率与准确性，用数字技术为地球记录宝贵的生命记忆与遗传信息。
科学家预测，一百万个物种或将面临着灭绝的风险。如果我们现在不能准确留存它们的遗传信息，也许就会永久性地失去其中许多物种，并破坏生态系统的稳定。而正是这些生态系统，为我们提供了粮食安全、气候调节和现代医学的生物学基础。然而，对地球上数百万个物种进行基因组测序是一项极其困难且昂贵、甚至可以说是不可能完成的任务，而 AI 技术的发展，正在帮助科研人员打破这一技术瓶颈。
目前，包括 Rockefeller 大学的“脊椎动物基因组计划”（the Vertebrate Genomes Project）和全球性项目网络“地球基因组计划”（Earth BioGenome Project）在内的多个科研项目都在为解码地球物种的多样性、留存宝贵遗传信息而各展所长，通过 AI 技术及其它支持，我们得以帮助保留了多个动物类别的 13 种新濒危物种的基因组，涵盖哺乳动物、鸟类、两栖动物和爬行动物等。以下是其中的 9 个濒危物种，它们的基因组数据均已免费公开，可供全球生态保护研究人员共享与使用：
濒临灭绝的绒顶柽柳猴生活在哥伦比亚西北部的森林里。该物种以水果为主食，同时有助于水果种子的传播。 它们是世界上最濒危的灵长类动物之一。
来源：国际野生生物保护学会（Wildlife Consercation Society）
濒危的金色曼蛙生活在马达加斯加偏远地区的碎片化森林栖息地中。它是地球上体型最小，最稀有的青蛙物种之一。
来源：Frank Vassen，马达加斯加 Torotorofotsy 沼泽，来自维基共享资源（Wikimedia Commons）
细纹斑马，作为体型最大的野生马科动物，在过去几十年中种群数量大幅下降。在它们的自然栖息地被视为濒危物种。
来源：Bernard Dupont，肯尼亚 Samburu 国家保护区，来自维基共享资源（Wikimedia Commons）
易危的努比亚羱羊曾广泛分布于东北非和中东的山地，但如今它们的种群数量正在减少。
来源：国际野生生物保护学会（Wildlife Consercation Society）
极危的缅甸陆龟源自南亚和东南亚。保护工作者正努力保护剩余的野生种群并重新引入圈养繁育的陆龟。
来源：Wich’yanan Limparungpatthankji, iNaturalist，来自维基共享资源（Wikimedia Commons）
濒危的豚鹿曾广泛分布于南亚和东南亚，包括印度，巴基斯坦，缅甸和泰国。该物种如今正面临严重的数量下降和遗传多样性的丧失。
来源：Shadow Ayush，来自维基共享资源（Wikimedia Commons）
坡鹿是东南亚特有的濒危物种。世界各地都有人工饲养的坡鹿种群，但近亲繁殖现象普遍存在，如果想要使人工饲养的种群具有足够的遗传多样性以便重新引入野外，就必须进行合作杂交育种。
来源：国际野生生物保护学会（Wildlife Consercation Society）
濒危的金狮面狨生活在巴西东南部的大西洋沿海地区，其种群曾一度减少到只有几百只。尽管密集的保护工作取得了一定成效，但该物种仍需持续干预，以防止近亲繁殖和灭绝。
来源：国际野生生物保护学会（Wildlife Consercation Society）
极度濒危的非洲企鹅在其原产地南非和纳米比亚的沿海水域数量已显著下降。若不采取紧急保护措施，它们将面临灭绝的风险。
来源：国际野生生物保护学会（Wildlife Consercation Society）
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基因组研究或将成为物种保护的关键
通过对这些生物的基因组（完整的 DNA）进行测序。科学家们能够为保护生物多样性、防止这些物种灭绝提供更多支持。例如新西兰奥塔哥大学的研究人员对现存的每一只鸮鹦鹉（世界上唯一一种不会飞且昼伏夜出的鹦鹉）进行了基因组分析，并由此制定了繁育和保护计划，目前已成功帮助鸮鹦鹉摆脱了濒临灭绝的处境。基因组研究不仅能够帮助我们了解某一物种如何适应其生存环境；通过比对不同物种的 DNA 序列，生物学家还能更深入地认识地球生命的演化历程。这些洞察对于未来在生态保护，农业发展乃至全球公共卫生和疾病预防等领域实现突破，都具有重要意义。
解码生物生命图谱
十多年来，Google 的研究人员一直在开发 AI 技术，帮助科学家们实现看似遥不可及的目标。过去，人类基因组的首次测序耗时 13 年、耗资 30 亿美元。现在，仅需数千美元的成本，研究人员便可在短短数日内以极高精度完成对人类、动物及植物基因组的测序。Google 开发的 DeepPolisher、DeepVariantt 和 DeepConsensus 等 AI 工具在这一进程中发挥了重要作用。曾经看似难以企及的目标，如今已触手可及：建立一套全面的生物基因目录，完整呈现生命的生物学图景，并由此改变我们所认知的科学研究方式。
当我们研发的技术被科学家应用于解决实际问题时，才能展现更大的价值。我们相信，AI 不仅在保护生物多样性、构筑生态屏障方面潜力巨大，在应对气候变化的全球挑战中也能发挥重要作用。在下一篇文章中，我们就将分享 AI 如何助力解决减少飞机凝结尾迹对环境的影响。