在33亿年前的岩石中, 发现迂腐生命的化学把柄

长久以来，为了寻找地球上最迂腐的生命迹象，古生物学家会将目力投向寻那些保存无缺的化石把柄，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古迹。然则，这类来自地球“芳华时期”的化石极其残酷。因此，寻找迂腐生命迹象的另一条痕迹，即是那些保存在迂腐岩石中的可行动生命符号的生物分子。

在一项新发表于《好意思国国度科学院院刊》上的询查中，一个询查团队蓄意出了一种东说念主工智能（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踱步时势，就能在开始不解的迂腐岩石中识别出古生命的迹象。

依靠这种重要，询查团队分析了406份样本，其中包括古千里积物、化石、当代动植物，以致陨石。最终，他们在距今33亿年的岩石中发现了地球早期生命的新化学把柄，并找到了分子层面的痕迹阐明——产氧光配合用早在至少25亿年前就已经存在，比此前保存在碳分子中的光配合用化学记载早了至少8亿年。

残存的生命把柄

在往常的询查中，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“坚硬”的有机分子——举例源自细胞膜或某些代谢经过的分子；而一些保存在更迂腐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，大大齐迂腐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。绝大大齐迂腐的含碳千里积物齐资历了加热和矫正，使得统共可行动生命符号的生物分子被阐明成无数微小的“碎片”。而一直以来，这些“碎片”齐被以为过于轻飘且缺少特异性，无法提供联系旷古生命的任何痕迹。

来自早期地球的富含碳的样本。（图/Michael Wong）

因此，在这项新的询查中，询查东说念主员决定不再一味追寻那些完整、力排众议的生物分子“铁证”，而是开动想考：能否在这些化合物阐明后留住的分子“碎片”中，识别出足以阐明问题的特征时势。

为此，询查团队收罗并测量了406个样本，这些样本开始于七大类：

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：包括具有光配合用的部位（如叶片）以及不进行光配合用的部位（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：富含碳的天际岩石，可能雷同于生命发源前的有机物资。

合成有机材料：在施行室中制备，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，其具体开始尚不解确。

询查团队期骗一种名为裂解气相色谱-质谱仪的安装对这些样本逐一进行了分析。这一安装能将样品加热到600℃以上，使其阐明成易蒸发的碎片。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，每个样本齐被振荡成一幅数据“景不雅”，其中包含多达数十万个孤独的峰值，每一个峰齐代表一种可能的分子碎片。

一种草创性的模子

随后，他们使用一种名为“就地丛林”的机器学习模子对数据进行分类，并索求其中的潜在生态学和分类学时势。这个经过不错被瞎想成将成千上万块拼图碎片展示给一台电脑，然后问：原本的图案是一朵花，照旧一块陨石？

在这照旧过中，询查东说念主员使用75%的样本来对AI模子进行考试，再把剩余样本留给模子作念孤独判断。

他们最初测试了模子分辩生物样本与非生物样本（如陨石或合成有机物）的才调。在已知开始的样本上，该模子的分辩准确率高达90%。而且模子还在距今33亿年的岩石中，识别出了生物独到的化学时势——这一真的是此前在古岩石中发现的最早生物分子特征年事的两倍。

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

与此同期，模子还以93%的准确率，识别出曾期骗光配合用从阳光中取得能量的生物。这一重要在距今约25.2亿年的岩石中识别出了光配合用的分子特征，将最早光配合用生命的生物分子特征上前激动了梗概8亿年。

此外，这一模子还约略以95%的准确率分辩了植物性生命与动物性生命。不外，由于在这个模子的考试数据中，相对缺少动物的化石样本，因此在进行这类分类时要贫苦得多。这亦然未来询查中有待改动的一个所在。

穿透时期迷雾的视野

这项询查的一个重要论断是：并不是统共的生命特征齐那么容易被看出来，岩石年代越久远，生命信号就越难被探伤到。

具体来说，年事在5亿年以内的年青岩石样仍保留着狠恶的生物信号；对于年事在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生命特征；但在年事跳跃25亿年的岩石中，仅有47%的样本保留了可检测到的生命把柄。

而且，对于每一个样本，模子不仅给出“生命”或“非生命”的判断，还会给出一个概率评分。淌若某个样本在“生物开始”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愿中的水平，只消当样本在统计上显然区别于非生物材料时，才会将其判定为生物开始。但询查东说念主员默示，这一不足将跟着询查东说念主员用更各种本来充实AI的考试数据而得到改善。

对科学询查和天际探索的道理

这些效果标明，将机器学习应用于高度降解的有机物，不错匡助措置对于地球“深时”生命演化的一些长久争论。而况这种重要有望在寻找地外生命的经过中相似弘扬作用。

淌若AI约略在历经数十亿年的地球岩石中识别配置物“指纹”，那么相似的时期也可能适用于火星岩石，以致来自木星冰封卫星——木卫二——的样本。询查东说念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，询查东说念主员也默示，还需要更大、愈加平衡的样本数据，极端是更多动死字石以及更各种化的非生物材料。接下来，他们讨论进一步优化模子，探索不同类型的机器学习重要，并在地球上雷同火星环境的沙漠岩石中测试这一想路。

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封面图&首图：Andrew Czaja