一项针对萨加索海病毒短时间尺度变化的研究发现，几乎所有呈现周期性丰度波动的病毒在夜间更为活跃。研究团队表示，这一结果与其最初预期不同：团队原本认为，在光合作用可用的光照条件下，相关微生物活动可能更快，从而带动病毒在白天更活跃。

研究人员进一步指出，夜间达到丰度峰值的病毒并非主要感染进行光合作用的细菌，而是更多与异养宿主微生物相关。异养微生物依赖摄取其他有机物获取能量，无法自行合成“食物”。研究团队认为，这一发现增加了对病毒与海洋细菌相互作用复杂性的认识，并引出这些昼夜变化如何影响海洋生态服务的进一步问题。

该研究第一作者、俄亥俄州立大学微生物学博士生阿方索·卡里略（Alfonso Carrillo）表示，目前科学界对多数病毒基因及其功能仍缺乏了解，因此识别出病毒及其预测宿主存在明确的周期性模式具有启发意义。他还提到，这类对微生物在短时间内变化的观测较为少见，可为未来模型提供参考，用于预测海洋在更温暖、更酸性水体条件下的响应；研究所涉及的萨加索海区域位于大西洋百慕大附近。

卡里略称，要理解海洋系统运行，病毒因素不应被忽视；理解病毒行为、其与宿主细菌的相互作用以及这些互动随时间的变化，对于建立海洋变化模型具有重要意义。相关论文已发表于《PLOS Biology》。

研究所用水样来自“百慕大大西洋时间序列”（Bermuda Atlantic Time-series Study）长期项目。团队分别在表层水体以及被称为“深叶绿素最大层”（Deep Chlorophyll Maximum, DCM）的水层取样，后者被认为富含进行光合作用的微生物。在连续112小时内，研究人员每4小时采集一次表层水样、每12小时采集一次DCM水样，以比较不同深度病毒群落是否存在差异并评估其随时间的变化。

研究团队表示，结果显示不同环境中的病毒群落组成确有差异。进一步分析发现，在超过48,000种病毒中，约3,100种表现出昼夜节律行为，即在24小时内丰度呈周期性变化；其中约90%的病毒在夜间达到丰度峰值。卡里略称，这一比例“出乎意料”，因为团队原先推测此类行为可能更多与光合作用相关或与感染光合细菌的病毒有关，但分析结果并不支持这一判断。

与此同时，俄亥俄州立大学马修·沙利文（Matthew Sullivan）团队还报告了一项用于病毒分类的分析工具更新。沙利文为该校微生物学教授，并兼任土木、环境与测绘工程教授及微生物组科学中心主任，其实验室研究方向包括病毒对海洋、土壤及人体微生物组的影响，以及病毒在海洋碳循环中的作用。

研究团队介绍，尽管病毒研究持续推进，但已知仍远少于未知。为缩小差距，沙利文实验室开发并更新了工具vConTACT3，利用机器学习帮助研究人员更快对病毒样本进行分类。该工具相关论文发表于《自然生物技术》（Nature Biotechnology）。

第一作者、微生物学计算科学家本杰明·博尔杜克（Benjamin Bolduc）表示，更新后的vConTACT3扩展了病毒在生物分类学中的覆盖范围与深度，可帮助识别更高层级的亲缘关系，如科、目、纲和门。与此前版本主要聚焦无核原核生物（古菌和细菌）相关病毒不同，vConTACT3还纳入了感染真核生物的病毒；真核生物具有膜结合细胞核，涵盖动物、植物和真菌。

团队指出，环境中采集到的病毒样本往往仅为基因组片段，缺乏完整基因组会限制病毒识别及其环境功能理解。博尔杜克称，研究在开发流程多个阶段引入机器学习以识别片段中的模式，从而在不依赖完整基因组的情况下提升分类准确性。

沙利文表示，团队将vConTACT3与参考数据集及大型病毒基因组数据库进行评估，并称该工具在处理大型数据集方面的速度较前代提升了多个数量级；其采用知识引导的人工智能，并经过约6000万次灵敏度分析进行微调。