综述：噬菌体抗超级细菌从实验到大规模生产的进展综述

这篇综述系统探讨了噬菌体（phages）作为抗生素替代品在抗感染、食品安全和可持续农业中的应用潜力，重点分析了高通量测序（high-throughput sequencing）、生物信息学工具（bioinformatic tools）和人工智能（AI）对噬菌体研究（phage-verse）的推动作用，并提出封装噬菌体（encapsulated phages）生产和自动化系统的工业化解决方案。

　　

Abstract

抗生素耐药性问题的加剧使噬菌体（phages）重新成为治疗感染性疾病、提升食品安全和推动可持续农业的潜在替代方案。噬菌体研究的关键环节——如宿主范围（host range）、裂解量（burst size）和环境稳定性测试——深刻影响其生产工艺，因此相关技术的标准化至关重要。

高通量测序技术（high-throughput sequencing）的精准化和新型生物信息学工具（bioinformatic tools）的出现，为噬菌体及其生态群（phage-verse）的全面鉴定提供了可能。尽管噬菌体封装（encapsulation）研究已较成熟，但其规模化生产仍存在挑战。人工智能（AI）的介入显著提升了生物信息分析精度、耐药性分析（resistance profiling）效率和宿主预测（phage host prediction）能力，为未来自动化、精准化的噬菌体应用铺平道路。

工业化生产的关键技术

上游工艺中，噬菌体宿主菌的筛选和培养条件优化直接影响裂解量（burst size）和纯度；下游工艺则涉及离心、过滤和层析等分离技术。研究指出，噬菌体封装（encapsulated phages）可增强环境耐受性，但大规模生产的稳定性控制仍是技术瓶颈。

AI驱动的噬菌体研究革新

机器学习算法通过分析噬菌体基因组数据，显著提升了宿主范围（host range）预测的准确性。例如，基于深度学习的模型可识别噬菌体尾丝蛋白（tail fiber proteins）与宿主受体的相互作用，为定制化噬菌体疗法提供理论支持。

未来展望

整合AI的自动化系统（AI-based automated systems）有望实现从噬菌体筛选到生产的全流程优化，而封装技术（encapsulation）的突破将拓展其在农业和医疗领域的应用场景。该综述为学术界和工业界对抗抗生素耐药性提供了从基础研究到产业化的全景视角。