在巴西的高盐湖底以及3千米深的海洋沉积物中，科学家日前发现了巨大的“图盘”病毒。据称，两者完整病毒子的平均长度可达1.2微米，甚至有些可达2.3微米，被共同划分进“拟菌病毒科”。
这个大小相当于一根头发丝的1/30，与人类对病毒的认识大相径庭。过去一提到病毒就是在分子水平上，由于它们没有细胞结构，大小一般为在几十到几百纳米，需要电子显微镜放大几十万倍才能观察。
甚至堪比细菌大小
人类发现的首个巨大病毒，就曾经被误认为是球菌。拟菌病毒最初是在1992年的一次对军团病研究中发现的，它在变形虫中，在之后的革兰氏染色实验中被错误地认为是一种革兰氏阳性菌，并被命名为“布拉德福德球菌”。
直到2003年，科学家试图溶解“布拉德福德球菌”的细胞壁但没有成功，他们决定用电子显微镜来观察它，他们惊讶的发现它就像一个巨型的虹彩病毒（一种呈二十面体可感染昆虫，鱼和青蛙的病毒），随后他们证明这个有机体为一种病毒，相关文章发表在了《科学》杂志上。
革兰氏阳性菌
因为这样的一个乌龙事件，目前所有的巨大病毒都被划分为“拟菌病毒科”，当然这个科的建立是多年后的事情。
妈妈病毒的发现也是由于在过滤富集细菌时，它们会由于个头太大而留下来，但是却无法用溶解细菌细胞壁的方法破坏它们的蛋白质外衣。有了“拟菌病毒”的经验，妈妈病毒很快被鉴定为巨大病毒。
随后，多个巨大病毒被发现。2011年，Megavirus在智利水体中被发现，2013年，法国科学家在智利水下又发现了当时的最大病毒，直径达1微米，他们一开始也认为不是病毒，这种智利巨型病毒又称潘多拉病毒，寓意为打开了“潘多拉的魔盒”。
阔口罐病毒
2014年3月，阔口罐病毒在西伯利亚永久冻土冰芯中被采集到，比当时最大的潘多拉病毒大50%，约1.5微米长。
如今，图盘病毒的发现又刷新了巨大病毒的“个头”记录。
认为这些巨大病毒罕见而特别，可能只是人类的“一厢情愿”。中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所研究员刘军表示，“人类认识到的病毒只是冰山一角，甚至比例还更少。”科学家预测病毒种类可能高达100万种，而目前认知的只有几千种。“或许在未知的水体中，巨大才是病毒的常态。”刘军说。
基因序列和功能蛋白才是关键
大小并不是让科学家们惊叹的唯一原因，巨大病毒还在不断刷新着病毒界基因组的复杂程度。
维基百科的记录显示，细小病毒一般只有数千个碱基的基因组平均大小。相较而言，巨大病毒的基因组庞大复杂地多，例如Megavirus有125万个碱基对，“妈妈病毒”有119万余个碱基对。庞大的基因组给了基因编码蛋白提供了多种可能。科学家预计上述两者能编码1000多种蛋白质。
此次发现的图盘病毒据称拥有迄今发现的最完整的转译相关基因，预测能表达1425种蛋白质。
Megavirus病毒
“然而它还没有达到模糊病毒与细菌概念的程度，”刘军持不同观点，病毒与细菌的界限并不是用大小来定义的。
病毒的生命活动严重依赖宿主细胞，它通过特异的受体结合蛋白，让细胞受体“接受”自己，促使病毒的囊膜与细胞膜融合，病毒借机把遗传物质注入宿主细胞，借由宿主细胞内的“原料”开始自我复制，装配新病毒而后释放。而目前发现的“大”病毒并未跳出这个范围。
在生命活动方面，病毒甚至还不及线粒体更“像”单独的生命。线粒体是一种细胞器，内涵独立的DNA遗传分子，并能够通过生物化学反应，产生生命活动需要的能量。
因此，测定基因序列仅仅是研究的第一步，了解新病毒的关键，是要确定其表达了多少蛋白以及蛋白的功能。由于病毒只有在宿主细胞中才会进行基因表达、基因组复制和病毒粒子的装配，因此研究病毒的活动需要借助于特异性宿主细胞。
而目前，人类能够用特异性宿主细胞分离的病毒，相对于自然界存在的病毒库来讲，可以说是少之又少。因此，近年来科学家们借助于快速发展的深度测序技术和人工智能技术发现新病毒，并对其特征进行研究。
人类认识病毒的能力大幅提升
2016年11月，《自然》杂志发表中国疾病预防控制中心传染病预防控制所张永振研究员团队论文《无脊椎动物RNA病毒圈的重新界定》，通过深度转录组测序在220种无脊椎动物中共计发现超过1445种全新的病毒，其中一些病毒与现有已知病毒的差异性足以把它们定义为新的病毒科。
RNA病毒圈的重新界定，就是在原有已知RNA病毒种类基础之上，发现大量新的RNA病毒，展现给人类一个连贯的、模块化的病毒基因组进化模式，而不是一个支离破碎的病毒分类体系。
RNA病毒是一大类以RNA而不是DNA作为遗传物质的重要病毒，与人类健康息息相关，包括艾滋病病毒、重症急性呼吸综合症（SARS）冠状病毒、埃博拉病毒、流感病毒等，这类病毒变异相对较快。更值得关注的是，RNA病毒也经常从细胞生物中获取基因，包括RNA解旋酶、甲基转移酶基因等。
大量新RNA病毒的发现及其特征研究为完整地了解病毒与宿主的的相互作用和共进化史研究提供了坚实的基础。
而在《自然》杂志近日发布的一则消息中，研究人员利用人工智能（AI）发现了近6000种未知的病毒。
研究人员通过对来自不同环境的样本进行深度测序，通过匹配“特定序列”来寻找未知的病毒。但需要特定序列作为“检索词”，更多时候检索词未知，就难以寻找。而机器学习通过算法解析数据，从中学习，然后自主分类信息，可以解决“检索词”未知的问题。
美国能源部联合基因组研究所（JGI）的计算生物学家 Simon Roux 训练计算机识别不常见的 Inoviridae 病毒科的基因序列。Roux提出了一种机器学习算法，其中包含两组数据：其中一组含有来自已知的Inoviridae的805个基因组序列，另一个含有来自细菌和其他类型病毒的约2000个序列。该算法可以帮助找到区分这两种序列的方法。
接下来，Roux向模型上传大量宏基因组学数据，通过该模型的计算，发现了该数据中包含超过10000个Inoviridae基因组，并可将其分成不同的病毒种，并且，其中一些病毒种类之间的差异如此之大，以至于可能定义新的病毒科。
“随着人类认识病毒和研究病毒的技术不断发展，更多新奇的病毒形态正在发现的路上，”刘军说，“这些发现将有助于人们构建病毒的检测与监测体系，也有助于提高对由未知病原体引起的传染病或者说近期世界卫生组织提到的X疾病的认识，从而做到针对性的预防和控制。”
