换一批基因组测序和人工智能在细菌耐药研究领域的应用进展
Advances in the Application of Genomic Sequencing and Artificial Intelligence in Bacterial Antimicrobial Resistance Research
摘要在全球耐药菌不断扩散的严峻形势下,耐药基因(ARGs)的快速识别、追踪和传播风险评估已成为公共卫生和生物安全的重点.传统的耐药检测依赖培养和表型分析,耗时且难以全面解析ARGs的多样性及其在不同生态位间的分布和传播方式.近年来,随着基因组学技术的快速发展,尤其是全基因组测序和宏基因组测序的应用,为理解耐药机制和追踪ARGs提供了独特的微观视角.同时,人工智能(AI)技术的引入,为分析大量基因组数据和预测耐药性提供了新的工具,推动了细菌耐药研究智能模型的发展.本综述系统总结了基因组测序和AI在细菌耐药研究中的最新进展,阐述两者的基本原理和关键技术路径,重点介绍其在ARGs识别、功能预测和传播风险评估中的应用.通过结合机器学习与多组学数据分析,研究人员不仅能够更精准地识别ARGs,还能深入理解ARGs的生态分布和传播规律,为后续应用提供方法参考和研究启示.目前,基因组测序与AI的深度融合正推动细菌耐药研究进入数据驱动和智能决策的新阶段.未来,这一协同模式有望在耐药监测、传播阻断和精准干预方面发挥关键作用,为实现"One Health"目标提供坚实的科学支撑.
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关键词
全基因组测序(WGS)宏基因组测序(mNGS)人工智能(AI)细菌耐药同一健康whole genome sequencing(WGS)metagenomic next-generation sequencing(mNGS)artificial intelligence(AI)antimicrobial resistanceOne Health
分类号
S852.6
栏目名称
DOI
10.20157/j.cnki.zgsyzz.2026.01.003
发布时间
2026-01-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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