近日，中国海洋大学科研团队在Nature Communications杂志发表最新研究成果《VITAP: a high precision tool for DNA and RNA viral classification based on metaomic data》，该研究旨在解决当前病毒分类中的精确性不足问题，通过开发一种名为VITAP的高精度工具，利用宏组学数据对DNA和RNA病毒进行分类。研究团队采用先进的算法和数据分析技术，使得VITAP在处理复杂的生物样本时，能够更有效地识别和分类多样化的病毒群体。

病毒分类是理解病毒多样性、生态功能和进化关系的基础，但传统方法面临着两个挑战，首先，由于病毒基因组的高度变异性：病毒缺乏通用标记基因，难以沿用传统生物分类方法。其次，宏组学数据包含短序列、碎片化数据和高通量测序产生的海量信息，因此要求工具具备高灵敏度和动态更新能力。这导致现有的病毒分类工具vConTACT2等大多是针对双链DNA病毒，对RNA病毒或短序列的分类能力有限，且难以同步国际病毒分类委员会ICTV的最新标准。

VITAP的核心技术

VITAP技术框架包括数据库更新、分类预测、分类结果确定与置信度评估等部分（图1）。在数据库生成方面，VITAP能自动依据ICTV的最新参考序列更新数据库，通过从GenBank中检索并下载基因组，构建病毒参考蛋白数据库，并利用蛋白比对得分计算分类单元的阈值。在分类预测过程中，VITAP将目标基因组的蛋白与病毒参考蛋白进行比对，根据蛋白比对情况为不同分类信号赋予不同权重，进而计算分类得分，通过累积平均计算确定最佳分类路径。在分类结果确定与置信度评估方面，VITAP基于分类得分与相关阈值定义分类结果的置信度水平，如高、中、低置信度，并根据分类得分与阈值的比较确定最终分类结果，同时提供不同置信度水平的分类建议，以帮助用户更好地理解和使用分类结果。

图1 VITAP的两个主要部分：更新部分基于ICTV的当前病毒分类信息生成VITAP专用数据库；预测部分利用先前构建的数据库执行分类分配（源自参考文献）

该工具可对短序列，如1kb的序列分类至属水平，显著优于现有工具，vConTACT2在1 kb序列的属水平注释率仅为VITAP的50%。且目前覆盖所有已知病毒门类，该工具尤其提升了对RNA病毒的分类效率。

VITAP不仅提供了更全面的分类资源，还为病毒分类研究提供了新的思路和方法。随着宏基因组和转录组学研究的不断深入，VITAP有望在病毒分类研究中发挥更大的作用。

参考文献：

Zheng, K., Sun, J., Liang, Y. et al. VITAP: a high precision tool for DNA and RNA viral classification based on meta-omic data. Nat Commun.2025, 16, 2226.