AI解码33亿年前的生命信号并揭示早期光合作用的痕迹

AI解码33亿年前的生命信号！科研团队结合尖端化学和人工智能技术，发布了有关地球最早生命的重要研究成果。该研究利用AI读取了33亿年前的生命信号，在古代岩石中发现了生命的新化学证据，揭示了由氧组成的光合作用的分子痕迹，比有记录的时间早了8亿多年，为理解生命的起源和演化提供了新的视角。该研究发表在最新一期的《美国国家科学院院刊》上。该研究由美国卡内基科学研究所联合多所MGA大学和机构完成。研究小组分析了406个样本，包括古代沉积物、化石、现代动植物组织、陨石等，旨在探究原始生物是否存在分子在被地质过程分解后仍以某种形式保存在岩石中。研究小组利用热解-气相色谱-质谱技术将样品中的有机和无机物质分解成化学碎片，释放出捕获的分子信号。然后，他们使用称为“随机森林”的机器学习模型来识别不同来源物质的化学模式。这是首次将热解-气相色谱-质谱数据与监督机器学习相结合，以识别数十亿年前岩石中的生命痕迹。结果表明，该方法可以区分生物来源（如微生物、植物和动物）与非生物来源（如陨石或实验室合成碳），准确率超过90%。研究小组在南非33亿年前的约瑟夫斯代尔燧石等沉积物中发现了清晰的生化信号，比有机分子可以提供有效信息的时间窗口。此外，研究还在岩石中发现了可追溯到25.2亿年前的光合作用的分子证据，表明至少在此之后存在含氧光合作用，比之前碳分子保存的化学记录早了8亿年以上。这一发现对于了解地球大气层的氧化过程具有重要意义，也为复杂生命的演化提供了关键线索。研究表明，样本的年龄显着影响信号的保存程度：大多数小于5亿年的年轻岩石保留了强烈的生物信号； 5亿至25亿年前的约三分之二仍可辨认；而年龄超过 25 亿年的岩石中，只有 47% 保留着可见的生命痕迹。正因为如此，该模型不仅提供了“生命”或“非生命”的判断，还提供了概率ty评分，通常以60%作为判断其是否具有生物来源的参考点。人类不断探索生命起源之谜。伊藤时间，研究人员将尖端化学分析方法与人工智能相结合，在古代样本中取得新发现。他们将样品分解成更小的化学碎片，识别其中包含的信号，并对它们的起源进行分类和追踪。该团队的发现将光合作用的出现提前了 8 亿多年，改写了我们对早期生命起源和进化的理解。这项技术还可以帮助我们在从外星行星带回的样本中寻找生命的迹象。