综述：人工智能在食品、实验室、农业、医学和环境微生物学领域的应用

《Next Research》：Implementation of Artificial Intelligence in Food, Laboratory, Agricultural, Medical and Environmental Microbiology

AI在微生物学中的应用与挑战：通过机器学习和深度学习分析微生物数据，提升诊断、预测和生物技术应用效率，未来需解决算法透明性和模型泛化问题。

　　

莱昂纳德·怀·基特·林（Leonard Whye Kit Lim）

马来西亚砂拉越大学资源科学与技术学院，94300科塔萨马拉汉，砂拉越，马来西亚

摘要

人工智能（AI）在微生物学领域的应用显著改变了这一学科的发展，使研究人员能够应对微生物系统的复杂性以及现代研究方法所产生的海量数据。鉴于微生物相互作用的复杂性，AI为数据分析提供了有效手段。微生物在各种生物过程中发挥着不可或缺的作用，但对其的研究往往涉及难以分析和解释的大量数据。特别是机器学习（ML）和深度学习（DL），已成为建模、预测和理解微生物行为与相互作用的重要工具。本文综述了过去五年中AI在微生物学领域的最新进展，展示了AI如何革新数据分析和技术应用。这些AI模型的最终目标是降低成本、减少人力投入并降低人为错误。此外，本文还探讨了AI在微生物研究中的未来发展方向和机遇，强调了其在该领域日益增长的影响力（如自动化筛选），并以此作为结论。

引言

微生物学一直是生物学领域中最具动态性和发展最快的领域之一。对细菌、病毒、真菌和藻类等微生物的研究带来了许多突破性发现，从抗生素的开发到对基本细胞过程和生态系统功能的理解。然而，微生物系统的复杂性[13]，加上现代研究技术产生的海量数据[19]，给微生物数据的数据处理、分析和解释带来了新的挑战[17]。随着微生物学进入大数据时代[19]，人工智能（AI）已成为改变研究人员研究微生物系统方式的关键工具[18]。

AI在生命科学领域的应用具有变革性，其在众多微生物学领域中得到了广泛应用。特别是深度学习（DL）和机器学习（ML）等AI技术，在建模、数据分析和预测研究中发挥着关键作用，帮助研究人员解读复杂的生物模式并进一步提升生物技术的生产力[19]。本文汇总了过去五年中微生物学（医学、环境、农业、食品和实验室微生物学）领域出现的所有新兴AI应用，并展望了随着人类社会在AI驱动时代不断进步可能的发展方向。

部分内容摘录

食品微生物学中的AI

AI在食品微生物学中的应用包括但不限于微生物检测、食品安全和污染检测、质量控制及过程优化，以及保质期和腐败的预测建模。Sonwani等人[28]使用卷积神经网络（CNN）模型，在执行器和传感器的辅助下监测蔬菜和水果的温度、气体排放水平和湿度。该模型实现了95%的准确率

实验室微生物学中的AI

AI在实验室微生物学中的应用旨在使机器人能够自动执行重复性任务，从而让人类专注于更复杂的分析工作。Signoroni等人[27]开发了一种名为DeepColony的多网络架构，利用分层AI技术全面解读临床实验室中的培养平板。该技术能够快速准确地识别病原体，因为它主要基于32种病原体进行了训练

农业微生物学中的AI

AI在农业微生物学中的作用至关重要，因为农业对全球粮食安全和经济发展具有重要影响。植物病害对农业构成重大挑战，早期检测对于减轻损失和防止疾病爆发至关重要。Jung等人[14]利用深度学习进行植物病害检测（通过三步分类模型：作物分类、病害检测和病害识别），其准确率

医学微生物学中的AI

在医学微生物学中应用AI的目标是减少人工在病原体检测和诊断中的参与度，预测抗菌素耐药性，并实现个性化医疗和治疗优化。一个很好的实际例子是BlueDot，它在世界卫生组织正式发布关于新型冠状病毒病（SARS-CoV-2）的全球威胁预警前九天就做出了预测[10]

环境微生物学中的AI

AI在环境微生物学中的作用不可或缺，它可以用于预测微生物对环境干扰的反应、评估生物修复效果以及监测污染情况。Sharma等人[26]结合人工神经网络（ANN）和多元线性回归的方法，预测了Klebsiella属微生物对人为环境干扰的反应

AI工具的批判性分析、比较（优势与劣势）及研究空白

对AI在微生物学中应用的批判性分析揭示了其巨大的潜力与当前的局限性。人工神经网络（ANN）擅长建模非线性、复杂的关系，适用于预测微生物生长或耐药性模式等任务[3]，但它们的可解释性较低，限制了其在需要透明度和监管信任的领域的应用。卷积神经网络（CNN）在图像处理方面表现出色

关于大语言模型（LLM）在微生物学领域的应用、挑战、未来方向和机遇的讨论

基于GPT的大语言模型（LLM）通过加速文献回顾、假设生成和实验设计正在革新微生物学。它们有助于分析组学数据、预测基因功能并注释微生物基因组[2]。在临床微生物学中，LLM通过解读复杂的微生物数据集并根据患者症状和实验室报告提示潜在病原体来支持诊断工作。尽管前景广阔，但LLM仍面临一些限制

未来展望、局限性、伦理问题、机遇、潜在偏见及结论

AI在微生物学领域的应用为全球科学界带来了前所未有的进步。它减少了人类与有害病原体的接触，同时提高了效率和生产力。尽管如此，AI诊断仍存在潜在的误分类风险，因为AI技术仍依赖于机器学习算法

作者致谢

莱昂纳德·怀·基特·林（Leonard Whye Kit Lim）：负责初稿撰写、审稿与编辑、方法论制定、项目监督及资源协调

作者贡献声明

莱昂纳德·怀·基特·林：负责审稿与编辑、初稿撰写、可视化展示、数据验证、方法论设计、调查实施、正式数据分析及概念框架构建

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系