食源性致病菌导致的食品污染和食源性疾病是影响世界各国公共卫生健康的重要问题之一。全基因组测序技术的发展,使得对食源性致病菌的研究变得更加快速和便捷,应用越来越广泛,逐渐成为食源性致病菌研究的常规工具。机器学习可通过算法优化和模型构建,有效提高全基因组数据分析的效率和精度,为研究食源性致病菌提供更为高效、精准的技术手段。本文对全基因组测序和机器学习在食源性致病菌中的应用研究进展进行综述。
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