大秀直播组合

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恒久以来，为了寻找地球上最陈旧的人命迹象，古生物学家会将眼神投向寻那些保存齐全的化石笔据，包括单细胞和丝状体的微化石，以及微生物垫和丘状叠层石等细胞结构的矿化行状。然则，这类来自地球“芳华时间”的化石极其荒野。因此，寻找古白叟命迹象的另一条印迹，便是那些保存在陈旧岩石中的可当作人命标识的生物分子。

在一项新发表于《好意思国国度科学院院刊》上的商榷中，一个商榷团队遐想出了一种东谈主工智能（AI），它只需根据数十亿年前的生物分子在降解后留住的化学物资的散播格局，就能在开头不解的陈旧岩石中识别出古人命的迹象。

依靠这种方法，商榷团队分析了406份样本，其中包括古千里积物、化石、当代动植物，致使陨石。最终，他们在距今33亿年的岩石中发现了地球早期人命的新化学笔据，并找到了分子层面的印迹讲解——产氧光协作用早在至少25亿年前就已经存在，比此前保存在碳分子中的光协作用化学记载早了至少8亿年。

残存的人命笔据

在曩昔的商榷中，科学家已经在距今约17亿年的千里积物中，发现了性射中一些最为“刚硬”的有机分子——举例源自细胞膜或某些代谢经由的分子；而一些保存在更陈旧的富碳岩石的同位素特征，则预示着在距今35亿年前，就已存在一个充满活力的生物圈。

然则，大大齐陈旧岩石既莫得保存任何化石细胞，也没能保留任何幸存的生物分子。绝大大齐陈旧的含碳千里积物齐资格了加热和矫正，使得系数可当作人命标识的生物分子被瓦解成无数微小的“碎片”。而一直以来，这些“碎片”齐被以为过于轻浅且短缺特异性，无法提供关联旷古人命的任何印迹。

来自早期地球的富含碳的样本。（图/Michael Wong）

因此，在这项新的商榷中，商榷东谈主员决定不再一味追寻那些完整、据理力求的生物分子“铁证”，而是开动念念考：能否在这些化合物瓦解后留住的分子“碎片”中，识别出足以证实问题的特征格局。

为此，商榷团队网罗并测量了406个样本，这些样本开头于七大类：

当代动物：包括脊椎动物（如鱼类）和无脊椎动物（如虫豸）。

当代植物：包括具有光协作用的部位（如叶片）以及不进行光协作用的部位（如根和汁液）。

真菌：包括蘑菇和酵母等。

化石材料：如煤、古代木料以及富含藻类化石的页岩。

陨石：富含碳的天外岩石，可能雷同于人命发源前的有机物资。

合成有机材料：在试验室中制备，用以模拟早期地球的化学环境。

古千里积物：年代从数亿年至30多亿年不等，其具体开头尚不解确。

商榷团队运用一种名为裂解气相色谱-质谱仪的安设对这些样本逐一进行了分析。这一安设能将样品加热到600℃以上，使其瓦解成易蒸发的碎片。随后，这些碎片会根据其物理和化学性质被分离、识别，并根据浓度进行统计。最终，每个样本齐被滚动成一幅数据“景不雅”，其中包含多达数十万个寂然的峰值，每一个峰齐代表一种可能的分子碎片。

一种创举性的模子

随后，泰国修车群他们使用一种名为“当场丛林”的机器学习模子对数据进行分类，并索要其中的潜在生态学和分类学格局。这个经由不错被设想成将更仆难数块拼图碎片展示给一台电脑，然后问：底本的图案是一朵花，照旧一块陨石？

在这照旧由中，商榷东谈主员使用75%的样本来对AI模子进行覆按，再把剩余样本留给模子作念寂然判断。

他们率先测试了模子诀别生物样本与非生物样本（如陨石或合成有机物）的武艺。在已知开头的样本上，该模子的诀别准确率高达90%。而且模子还在距今33亿年的岩石中，识别出了生物私有的化学格局——这一险些是此前在古岩石中发现的最早生物分子特征年纪的两倍。

这片岩石薄片中的玄色结构是距今25亿年的微生物构造。商榷标明，保存在这一复杂微生物群落中的有机物，可能由光协作用微生物所产生。（图/Andrea Corpolongo）

与此同期，模子还以93%的准确率，识别出曾运用光协作用从阳光中得回能量的生物。这一方法在距今约25.2亿年的岩石中识别出了光协作用的分子特征，将最早光协作用人命的生物分子特征上前鼓吹了梗概8亿年。

此外，这一模子还约略以95%的准确率诀别了植物性人命与动物性人命。不外，由于在这个模子的覆按数据中，相对短缺动物的化石样本，因此在进行这类分类时要贫乏得多。这亦然将来商榷中有待翻新的一个场所。

穿透时候迷雾的视野

这项商榷的一个关节论断是：并不是系数的人命特征齐那么容易被看出来，岩石年代越久远，人命信号就越难被探伤到。

具体来说，年纪在5亿年以内的年青岩石样仍保留着利害的生物信号；对于年纪在5亿年至25亿年的岩石来说，AI梗概在三分之二的情况下能识别出人命特征；但在年纪跨越25亿年的岩石中，仅有47%的样本保留了可检测到的人命笔据。

而且，对于每一个样本，模子不仅给出“人命”或“非人命”的判断，还会给出一个概率评分。若是某个样本在“生物开头”这一项上的概率高于60%，就被视为“强有劲的信号”。

不外，这种置信度还够不上盼望中的水平，只好当样本在统计上昭彰区别于非生物材料时，才会将其判定为生物开头。但商榷东谈主员默示，这一不足将跟着商榷东谈主员用更各样本来充实AI的覆按数据而得到改善。

对科学商榷和天外探索的深嗜深嗜

这些后果标明，将机器学习应用于高度降解的有机物，不错匡助惩处对于地球“深时”人命演化的一些恒久争论。何况这种方法有望在寻找地外人命的经由中通常阐述作用。

若是AI约略在历经数十亿年的地球岩石中识别树立物“指纹”，那么通常的时刻也可能适用于火星岩石，致使来自木星冰封卫星——木卫二——的样本。商榷东谈主员正迫不足待地但愿能在地外样本上测试这一系统。

不外，商榷东谈主员也默示，还需要更大、愈加平衡的样本数据，很是是更多动失掉石以及更各样化的非生物材料。接下来，他们策画进一步优化模子，探索不同类型的机器学习方法，并在地球上雷同火星环境的沙漠岩石中测试这一念念路。

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封面图&首图：Andrew Czaja大秀直播组合

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