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也许二十一世纪就是所谓的“数字时代”，因为数字化和人工智能 (AI) 正在渗透到人类生活的方方面面。如今，基于人工智能的方法作为不同科学技术领域研究和开发的组成部分，越来越受到关注。经历数字革命的领域之一是环境微生物学，这是一门研究微生物与环境之间的相互作用及其相互影响的科学 ( Pepper 等人，2011 )。机器学习 ( ML )、深度学习 ( DL )、图像处理、模式识别和物联网 ( IoT ) 等方法正在该领域得到广泛应用于各个方面，从理论开发和识别到过程监控和优化 ( Asgharnejad 和 Sarrafzadeh，2020 年；Gargalo 等人，2020 年；Asgharnejad 等人，2021 年 )。过去两年爆发的 COVID-19 疫情是全球性挑战，该病毒对社会经济基础设施造成巨大影响，也凸显了控制和监测环境中微生物群落的创新方法的必要性。本期特刊提供了一个平台，从人工智能的角度收集环境微生物学领域的最新进展。它包括 10 篇科学论文（六篇原创研究文章、两篇小型评论和两篇评论），涵盖了包括 ML、DL 和图像处理在内的广泛 AI 方法。其中两篇论文专门关注使用人工智能进行诊断和应对 SARS-CoV-2 病毒，该病毒是导致 COVID-19 的物种，在这方面，当前的研究主题可以作为正在进行的科学前沿研究的参考，以克服疫情并防止未来发生此类灾难性爆发。此外，人工智能还可用于诊断和寻找微生物引发疾病的有效治疗方法。先前的研究表明，口腔微生物群与不同类型的癌症有着密切的关系。Wen 等人研究了口腔微生物群与最常见的原发性恶性脑肿瘤——胶质瘤之间的可能关系。他们通过关联规则挖掘算法，发现了一个复合样本（包含 35 名被诊断为高级别和低级别胶质瘤的患者和 24 个对照样本）唾液中存在的微生物群之间的关系。他们的研究结果确定了与胶质瘤恶性肿瘤相关的口腔微生物群特征和基因功能，这在癌症治疗方面是一项重大成就。
社论：环境微生物学中的人工智能
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