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圖片來源：MATTHIAS GIERSCH
本報訊 隨著全球生物多樣性的減少，研究人員正急切地將所有的昆蟲和其他無脊椎動物編入目錄，它們(men) 涵蓋了尚未命名的900萬(wan) 物種的90%。為(wei) 此，科學家通常要花很長時間在實驗室裏對收集到的標本進行分類。現在，一種名為(wei) “多樣性掃描”的新方法可能會(hui) 幫上忙。
這種方法包括一個(ge) 機器人，它可以每次從(cong) 托盤中取出一個(ge) 昆蟲和其他小生物，並對它們(men) 拍攝。然後，一台計算機使用名為(wei) “機器學習(xi) ”的人工智能，將每個(ge) 樣本的腿、觸角和其他特征與(yu) 已知樣本進行比較。
該技術會(hui) 在圖像中加上一個(ge) 顏色代碼或熱圖。顏色越暖——比如紅色，計算機程序就越能夠依賴身體(ti) 某個(ge) 部位判斷昆蟲的種類。這種熱圖讓研究人員更容易檢查識別，以了解程序的“思考”過程。
然後機器人將每隻昆蟲移到一個(ge) 有96個(ge) 小孔的盤子裏，為(wei) 這些樣本的DNA測序作準備。由此產(chan) 生的物種識別序列片段——“DNA條形碼”，與(yu) 所有已編入目錄的標本數據庫中的圖像相連。
盡管沒有人類專(zhuan) 家那樣精準，但這種方法能準確分類91%的昆蟲，設計者在預印本服務器bioRxiv上發表了相關(guan) 成果。他們(men) 指出，隨著更多的樣本被添加到數據庫中，準確性將會(hui) 提高。
研究人員已經公開了這項技術的軟件和3D打印方案。正如科學家在第二篇預印本論文中描述的那樣，他們(men) 簡化了測序步驟和軟件，以便更多國家和組織利用。（文樂(le) 樂(le) ）
相關(guan) 論文信息：
https://doi.org/10.1101/2021.05.17.444523
https://doi.org/10.1101/2021.03.09.434692
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