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作者：王祥玉;郝天阳;童泽宇;彭凯;王志强;李瑞超;
单位：扬州大学兽医学院;江苏高校动物重要疫病与人兽共患病防控协同创新中心;
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。
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
基金资助：国家重点研发计划项目（2024YFC3406300、2023YFD1800500）;; 江苏省杰出青年科学基金项目（BK20231524）
