关于本研究专题
背景
组学技术的快速演进——涵盖基因组学、转录组学和蛋白质组学等领域——正在重塑我们检测和管理感染性疾病的方式。本研究专题汇集了生物信息学与临床微生物学交叉领域的前沿成果，探索整合多组学方法如何加速病原体识别、揭示复杂的微生物相互作用，并为更精准的治疗策略提供依据。
本专题的核心关注点是将计算技术进步转化为临床实践。通过将生物信息学与尖端诊断方法相结合，该系列研究致力于提升感染性疾病检测的速度与精确度，最终帮助临床医生在病床旁做出更快、更科学的决策。
本研究专题涵盖但不限于以下主题：
- 多组学整合：结合基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，构建宿主-病原体动态的完整图景
- 病原体识别与表征：用于精准微生物检测的新型生物信息学流程和序列分析工具
- 抗菌素耐药性（AMR）：识别耐药机制并指导治疗决策的计算方法
- 人工智能诊断应用：应用于影像数据、模式识别和临床决策支持的机器学习与深度学习方法
- 微生物组分析：在感染性疾病背景下理解微生物群落的宏基因组学方法
- 精准医疗：基于组学与AI驱动的见解定制治疗策略
- 床旁快速诊断：将生物信息学创新转化为可扩展的真实世界诊断工具
我们欢迎微生物学、基因组学、生物信息学、计算生物学和感染病医学领域的研究人员与临床医生提交原创研究、系统性综述、方法论论文及观点文章。本专题旨在促进技术开发者与临床实践者之间的合作，加速先进诊断工具的应用，弥合创新与患者护理之间的鸿沟。
关键词
生物信息学、组学技术、感染性疾病诊断、病原体识别、宏基因组学、抗菌素耐药性、人工智能、宿主-病原体互作、精准医疗、分子诊断、微生物组分析、机器学习
重要说明：所有投稿必须符合所提交期刊及栏目的范围定义。Frontiers保留在同行评审的任何阶段引导超出范围的稿件至更合适栏目的权利。
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