癌症|农作物也会患“癌症”，一旦被这种真菌感染，植物将无可救药
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人和动物被病毒或病菌感染之后 ， 会较快地表现出相应的症状 ， 因此其他人也能及时了解生病的情况 。 但对于植物来说 ， 它们被病毒和病菌感染之后一般无法及时表现出症状 ， 因此导致很多植物害病无缘无故地害病 。 在众多植物病害中 ， 由镰刀菌导致的枯萎病是最常见的病害 ， 同时也是最难以应对的病害 ， 被大多数植物学家称为是植物界的“癌症” 。
【癌症|农作物也会患“癌症”，一旦被这种真菌感染，植物将无可救药】
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据报道 ， 南京农业大学的沈其荣团队近期在《国际微生物生态学会会刊》上发表了关于研究镰刀菌枯萎病的最新研究报告 。 该报告指出 ， 他们的研究人员在利用大数据进行机器学习后 ， 揭秘了导致植物枯萎的普遍原因——镰刀菌 。 那么什么是镰刀菌？研究人员如何将大数据与人工智能结合起来的？
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镰刀菌是一种什么样的微生物？
镰刀菌是动植物体内最常见的微生物之一 ， 目前人类已发现的种类就高达44种 。 它的生存适应能力极强 ， 无论是极为严寒的极地地区还是极为干旱的沙漠地区 ， 它都能经营寄生或者腐生生活 。 根据微生物专家的研究发现 ， 镰刀菌能够对超过100种常见植物进行感染 ， 被感染的植物一开始不会表现出症状 ， 最后慢慢地枯萎死亡 ， 因此得名“镰刀菌枯萎病” 。
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为什么植物总是无缘无故地枯萎？
镰刀菌枯萎病的初期是很难被发现的 ， 这归因于土壤的健康状况难以被检测 。 参与该研究的南京农业大学副教授袁军表示 ， 土壤的成分十分复杂 ， 而且所包含生物丰富多样 ， 因此很难判断出一处土壤中影响镰刀菌生存的具体因素 。 而枯萎病的发生与土壤中真菌的丰富程度息息相关 ， 无法建立起对土壤真菌丰度的检测 ， 就无法及时发现枯萎病的发生 。
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研究人员如何及时发现植物是否患上了枯萎病？
据报道 ， 该团队先是收集了全球各个研究机构组织关于镰刀菌枯萎病的土壤测序样本 ， 然后利用机器学习的方法对这些样本进行分析 ， 最后分别搭建起细菌和真菌两套模型 。 经过研究人员的实验证明 ， 这两套模型有超过85%的准确率来预测土壤的健康情况 。 与此同时 ， 这两个模型还能对出现枯萎病的土壤进行成分分析 ， 识别出其中的微生物群落特征 。
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对大数据的再利用也能产生新的社会效益
将大数据与人工结合起来用于检测农作物和土壤的健康情况 ， 是新技术应用于传统生产中的具体表现 。 这项技术目前还处于研发阶段 ， 如果该模型在得到进一步改善后应用在农业、林业生产中 ， 那么很多农民及时发现枯萎病的概率大大提升 ， 这有助于减少由镰刀菌枯萎病引起的不必要损失 ， 从而提高经济效益 。
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