人工智能（AI）在建模微生物群落和空间压力源领域的应用正在迅速发展，这得益于机器学习（ML）和组学技术的进步。太空的独特环境引入了导致微生物分子变化的压力因素，这些变化影响了它们的行为和其他微生物物种及人类之间的相互作用。这些变化通常导致微生物的毒力增强，对长期太空任务构成了重大挑战。目前的研究利用地球类比系统来模拟太空条件，提供了一个研究这些微生物行为的平台。尽管做出了这些努力，但对微生物相互作用及其对太空人类健康的全面影响的理解仍然存在差距。最近的研究开始通过在模拟太空条件下使用人类细胞系和动物模型来解决这些问题，但仍需更全面的见解，以预测微生物对人类健康的可预见影响。随着太空探索的发展，对微生物群落进行更深入的研究变得迫在眉睫，以确保太空生命支持系统的成功和可持续性。本研究主题旨在探讨AI、组学和微生物组研究的交汇点，重点是建模在各种环境条件（包括太空飞行和模拟太空环境）下微生物群落的分子和表型特征。我们的目标包括了解如何利用AI和ML来预测和建模微生物功能，如毒力、生物膜形成、抗性和其对人类健康的含义，无论是在太空还是地球上。通过解决这些问题，研究旨在提高未来太空任务的可行性和安全性，并推动生物技术和医疗保健的创新。我们欢迎所有接受的文章类型，涉及但不限于以下主题：
- AI驱动的ML模型，用于行星保护和太空医学，重点关注微生物动态和对空间压力源的响应；
- 太空中的生物技术应用，包括废物回收、食品生产和太空医学创新；
- 利用多组学数据进行数据整合和跨学科方法，以全面理解微生物相互作用；
- 与太空任务中AI和微生物系统相关的伦理考虑和生物安全问题。
这一跨学科研究主题由《微生物学前沿》、《天文学和空间科学前沿》、《空间技术前沿》、《人工智能前沿》和《大数据前沿》主办。请提交到您选择的期刊。本研究主题由Dr. Atul Munish Chander协调和开发。
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