关于本研究专题
背景
细菌感知系统代表着分子微生物学与生物化学交叉领域的动态前沿，近期进展正在重塑我们对微生物如何感知、响应及与环境互动的理解。该研究领域现已成为工程学与尖端技术融合的典范。枯草芽孢杆菌和乳酸杆菌等菌株在治疗感染、代谢紊乱、肥胖症、癌症及其他遗传疾病中的应用，已彰显出高度创新技术与健康科学的未来图景。深入探究并预测这些菌株如何协同作用以靶向修复基因突变或毒素至关重要，这将为无药物仅依赖自然疗法的未来做好准备。
最新突破揭示了微生物感知机制的多样性与复杂性——包括调控从动物体内微生物拮抗互作到共生菌治疗功效等现象的化学感受器、光感受器及复杂调控级联。尽管必须在这些共生菌株内开展"机制性"功能研究，但完全自养型物种（如已在自由环境中存续3000余年的蓝细菌）同样不可忽视，尤其当我们研究感知与细胞互作并将知识应用于预测算法时。若排除噬菌体及其与细菌细胞的密切关联，则无法构建理想模型。转导（或水平转移）过程依赖于噬菌体，从枯草芽孢杆菌向共生菌转移感知能力或生物催化修复酶的关键步骤，正是噬菌体在细菌间传递遗传物质的过程，这对未来研究至关重要。
值得注意的是，蓝细菌从群体感应至趋光性的通讯探索，以及噬菌体在细菌种群调控中的动态作用，已拓展了我们对微生物生态、群落韧性及致病性的认知。尽管取得进展，知识缺口依然显著：细菌"感官"的分子逻辑、细胞间信号传导及环境响应机制尚未完全破译，尤其在潜在医疗应用领域。芽孢杆菌科、乳杆菌科、蓝细菌及噬菌体各成员均具特异性，我们必须实现其整合。微生物与噬菌体中驱动集体适应、影响耐药谱型及实现功能特化的诸多机制仍未被充分理解，凸显该领域的演进本质及对整合方法论的迫切需求。
当我们讨论感染细菌细胞的微生物、噬菌体与病毒时，实则指向宇宙中"无限微小"的领域——这一难以观测、分析与解读的部分，历经四百年后正无缝过渡至计算机主导的现代科学新纪元。人工智能与计算生物学的融合正引发重大变革，使研究者得以高速精准分析海量基因组数据，揭示新型感知通路并预测功能结果。AI模型现可加速假设生成，同时解析抗菌素耐药性、感知灵活性及噬菌体易感性等关键特征的基因组印记。这种多维度方法——融合分子微生物学、生理学、微生物生物化学、遗传学、蛋白质组学、噬菌体-细菌互作及计算微生物组学专长——对超越描述性"机制"科学至关重要，旨在将细菌感知系统与细胞互作转化为医学、环境生物传感及工业生物工艺的实际应用。基于患者或细胞对抗生素的易感性，AI可确定最优治疗方案（主要涉及引入新型代谢或感知基因）。
我们欢迎衔接基础科学发现与新技术开发的投稿。为深化理解AI如何助力细菌系统研究，特征集涵盖但不限于以下主题的贡献：
• 微生物群落的遗传适应、进化分化与功能基因组学
• 化学感受器、光感受器、机械感受器及细菌感知机制
• 细菌趋化性、嗅觉及光响应的分子与遗传基础
• 蓝细菌通讯：从群体感应至趋光性
• 噬菌体-细菌互作的治疗与生态意义
• 用于建模、分析及重构细菌感知系统的AI与计算方法
• 仿生传感器与工程化微生物在生物传感、药物递送或环境技术中的应用
关键词：细菌感知系统，微生物遗传学，人工智能，分子微生物学，微生物蛋白质组学，生物工程，噬菌体-细菌互作，蓝细菌通讯，计算机科学，视觉
【全文结束】
