近期，单细胞生物学、空间转录组学、多组学整合、人工智能和生物传感器工程的最新进展正在从根本上重塑细菌感染的研究方式。这些技术使研究人员能够以单细胞分辨率解析宿主免疫反应，在完整组织内描绘病原体-宿主动态关系，从基因组数据预测抗菌素耐药性（AMR），并在临床、兽医、食品和环境领域部署快速诊断工具。尽管技术发展迅速，细菌免疫学中的方法学创新仍分散于不同学科之间，基础发现、转化应用和公共卫生监测之间的跨领域交流有限。显然有必要在统一框架内整合这些进展——将技术创新和方法学置于细菌免疫学和宿主-微生物研究进步的核心位置。
本研究专题旨在整合并展示推动细菌免疫学、宿主-微生物互作及抗菌素耐药性理解的方法学与技术创新。我们关注的不是特定病原体或疾病结果，而是方法、工具、模型或分析框架本身成为研究核心的贡献。
我们欢迎应用或开发新型实验模型、免疫分析平台、多组学策略、计算和AI驱动的流程，以及细菌感染和免疫背景下先进诊断或监测工具的研究。核心目标是连接基础发现与转化应用，展示新兴技术如何将免疫机制与病原体检测、抗菌素耐药性监测和干预策略联系起来。通过汇集涵盖食源性、人畜共患病、临床和环境细菌系统的方法学贡献，本专题旨在"一体健康"框架内为该领域构建更集成的技术工具包。
我们欢迎以细菌免疫学及相关领域创新方法为中心的原创研究、方法学、综述、简明综述和观点类文章。稿件应清晰阐明方法学贡献——即技术、工具、模型或分析策略如何推进细菌感染、免疫或抗菌素耐药性的研究。
感兴趣的专题包括但不限于：
- 单细胞和空间组学方法在解析宿主-微生物互作和免疫反应中的应用
- 多组学整合（基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）在细菌感染和致病机制中的应用
- 用于免疫分析、抗菌素耐药性预测和流行病学建模的机器学习、人工智能和计算框架
- 细菌感染和免疫的新型实验模型（类器官、离体系统、人源化动物模型）
- 针对细菌病原体的先进生物传感、诊断和检测平台
- 用于抗菌素耐药性监测和疫情调查的基因组流行病学工具和生物信息学流程
- 表征先天性和适应性免疫反应的免疫分析策略
- 将免疫机制与治疗开发或公共卫生干预联系起来的转化方法学途径
- 涵盖人类、动物、食品和环境领域的"一体健康"技术框架
涉及任何食源性、人畜共患病、临床或环境相关细菌病原体的投稿均在范围内，前提是方法学或技术贡献明确成为研究的核心。
请注意，Jinge Huang博士就职于IEH Laboratories and Consulting Group，Lijun（Phoebe）Hu博士是美国食品药品监督管理局（FDA）的研究微生物学家和监管科学家。
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