利用人工智能推进肠道微生物组研究：微生物生态学的新工具
投稿截止日期：2026年11月30日
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背景
肠道微生物组研究领域发展迅速，其动力来自对肠道微生物影响代谢、免疫功能和疾病发展的深远作用的新认识。尽管已产生大规模、高分辨率的测序数据集，但研究人员在从这些复杂、异质的微生物群落中提取有意义信息时仍面临巨大挑战。传统生物信息学方法在处理微生物组数据中的极高多样性、稀疏数据结构和非线性关系方面往往力不从心，导致我们对生态和功能的理解存在空白。虽然关键研究已开始揭示特定微生物与健康和疾病的关联，但将这些知识转化为可操作见解仍是一个紧迫的挑战。
近年来，人工智能和机器学习作为解密微生物组复杂性的变革性工具而崛起。采用这些方法的研究在微生物分类学分类、功能注释、宿主表型预测和微生物网络重建等任务中展现了卓越性能。AI驱动的方法擅长识别微妙关联、整合异质多组学数据以及预测传统分析难以捉摸的系统级行为。然而，围绕模型的可解释性、泛化性和可重复性仍存在持续争论，需要对这些前沿工具进行更稳健的基准测试和批判性评估。扩展AI的应用有望发现隐藏的微生物模式、实现个性化干预并提供全面的生态洞察，但这一潜力在许多方面尚未被充分探索。
本研究主题旨在聚焦利用AI加速肠道微生物组科学发现的最新进展。目标是识别创新方法，并批判性评估它们在促进分类分辨率、生态推断、功能预测和转化应用方面的优势与局限。通过促进关于最佳实践、性能基准以及伦理或可重复性问题的对话，本主题力求界定AI驱动的肠道微生物组研究的前沿及其未来可能性。
本研究主题将集中于针对肠道微生物组分析的AI方法的开发、评估和整合，排除与肠道微生物生态不直接相关的通用微生物组或AI研究。
为在这些边界内深入探讨，我们欢迎原创研究、综述、方法以及期刊接受的所有类型文章，主题包括但不限于：
o 机器学习和深度学习在肠道微生物组数据分析中的应用
o AI驱动的宏基因组组装、基因组分箱和功能预测工具
o 多组学数据与AI模型的整合与解释
o 宿主-微生物组相互作用和健康结果的预测建模
o AI基础微生物组技术的基准测试、验证和可重复性
o AI用于微生物组研究的伦理考量
文章类型与费用
本研究主题接受以下文章类型（除非研究主题描述中另有说明）：
- 社论
- FAIR²数据
- FAIR²数据直接提交
- 一般评论
- 假说与理论
- 方法
- 小型综述
- 观点
- 原创研究
- 视角
- 综述
- 系统综述
- 技术与代码
经外部编辑严格同行评审后接受的论文将向作者、机构或资助方收取出版费用。
关键词：肠道微生物组，人工智能，机器学习，宏基因组学，多组学整合，预测建模，计算生物学，生物信息学，数据整合
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