抗菌药物耐药性（Antimicrobial Resistance, AMR）与抗生素耐药性（Antibiotic Resistance, ABR）是当前全球公共卫生面临的最紧迫威胁之一，其形成源于人类、动物与环境要素间的复杂相互作用。全健康耐药组（One Health resistome）框架指出，耐药基因可通过水平基因转移、共选择机制及人为污染，在临床、农业与环境三大领域中持续循环传播。本综述系统整合了当前一体化AMR监测的研究证据，重点阐释数字技术如何变革耐药性的监测、预测与响应能力。关键技术进展包括：全基因组测序（Whole-Genome Sequencing, WGS）实现了高分辨率病原体追踪；宏基因组学揭示了环境耐药组的多样性；机器学习算法对耐药表型的预测准确率超过85%；即时检测技术将高端检测能力延伸至资源有限地区。地理信息系统（Geographic Information Systems, GIS）助力识别空间热点，而基于废水的监测则提供了在临床症状出现前检测到耐药基因的预警能力。尽管技术不断进步，重大挑战依然存在：跨部门数据流的碎片化、环境监测方法缺乏标准化、中低收入国家实验室能力有限以及长期资金不足。便携式纳米孔测序、基于CRISPR的诊断技术、人工智能及区块链驱动的数据治理等新兴技术有望弥补这些短板。实现全面的全健康耐药组监测需要持续投资于可互操作的数字基础设施、推进国际标准制定、加强能力建设，并在政治层面承诺开展跨部门协调，优先确保全球实施的公平性。
引言
“抗生素耐药组（Antibiotic resistome）”概念于2006年由Gerard Wright团队提出，用于描述土壤中存在的所有耐药决定因子，揭示了环境细菌中多重耐药现象的普遍性远超预期。本综述遵循世界卫生组织定义，以“抗菌药物耐药性（AMR）”统称针对所有类别抗微生物药物（抗生素、抗真菌药、抗病毒药及抗寄生虫药）的耐药性，“抗生素耐药性（ABR）”特指细菌对抗菌药物的耐药性。该概念推动学界从单一关注临床病原体转向涵盖所有生态位中抗生素耐药基因（ARGs）的整体视角。耐药组现包含获得性耐药（水平或垂直转移，无分类特异性）、固有耐药（垂直转移，具分类特异性）、隐性耐药（表型沉默但功能存在）及原型耐药（需突变或表达改变方可产生耐药）。比较基因组学与功能宏基因组学证实，许多临床重要的ARGs起源于环境，例如CTX-M超广谱β-内酰胺酶可追溯至环境阴沟肠杆菌属（Kluyvera），人类病原体中的氨基糖苷类耐药酶与土壤抗生素产生菌中的同类酶具有相似活性。来自3万年冻土及封闭洞穴的古DNA证据表明，ARGs的出现远早于现代抗生素的使用，证实了环境作为原始耐药组储库的地位。近期研究显示，环境耐药组调查可作为早期预警系统，通过宏基因组分析预判耐药脆弱性，指导设计规避耐药机制的抗生素类似物。
全健康框架强调人类、动物与环境健康的紧密互联，认为AMR源于耐药基因在这三大领域微生物组中的持续循环。2024年联合国大会关于AMR的政治宣言重申了同步监测全健康各领域的必要性，尤其关注承受不成比例AMR负担的中低收入国家。与此同时，四方伙伴关系（世界卫生组织WHO、联合国粮农组织FAO、世界动物卫生组织WOAH、联合国环境规划署UNEP）确立了统一的全健康框架，将AMR列为优先领域；经济合作与发展组织（OECD）亦识别出11项“最佳投资”干预措施，涵盖感染预防与控制、抗菌药物管理、监测强化及针对农业与废水管理的环境措施。
数字技术已彻底改变AMR监测格局。全基因组测序（WGS）提供了高分辨率病原体分型与耐药组表征能力；宏基因组学揭示了环境耐药组的多样性及其与临床环境的遗传联系。机器学习模型利用基因组与临床数据预测AMR表型，受试者工作特征曲线下面积（AUROC）常高于0.85；地理信息系统（GIS）支持绘制耐药热点空间分布以指导靶向干预。即时检测与智能手机诊断技术将高端AMR检测引入资源有限地区，AI辅助的药敏解读结果与自动化实验室系统的吻合率达90%左右。然而，全球实施仍受限于人类、动物与环境部门间碎片化的数据流、环境AMR监测方法缺乏标准化、实验室能力不足（尤其在非洲14国的评估中，不足五分之一的细菌学实验室实现电子数据管理）以及长期监测资金的长期匮乏。社区层面的耐药模式常被忽视，形成监测盲区；AMR本身的遗传、生态、行为及社会经济学等多因素驱动特性，要求采用当前监测体系尚难以完全支持的整合分析方法。
本综述系统整合了全健康耐药组监测的现有证据，探讨数字技术如何重塑AMR威胁的监测、预测与应对能力。综述内容涵盖：（1）全健康耐药组的概念框架与互联耐药储库；（2）人类健康、兽医与环境领域AMR监测系统的现状；（3）革新监测的数字技术，包括基因组、分子、计算与移动健康技术；（4）一体化监测平台与早期预警系统的发展；（5）对全面全健康耐药组监测所面临的挑战、局限性与未来方向的批判性评估。通过整合与批判性评估多学科、多地域的证据，本综述旨在为利益相关方提供可操作的见解，以加强全球AMR监测基础设施与响应能力。
文献计量学筛选与分析
本研究检索了PubMed、Scopus、Web of Science、Embase及灰色文献来源（WHO、ECDC、OECD、JPIAMR），检索词包括“抗菌药物耐药性监测”、“全健康耐药组”、“环境ARG”、“基于废水的流行病学”及“机器学习AMR”，覆盖2010年1月至2025年12月，必要时纳入2010年前的重要文献。纳入标准涵盖人类、兽医、环境、食品或整合全健康领域的AMR监测研究，报告原始数据、验证方法或治理框架，语言限定为英语。排除病例报告、纯治疗研究及缺乏方法学细节的记录。采用改良的MMAT工具进行质量评价。在识别的5159条记录中，去重后剩余4128条，707条进入全文评估，最终纳入323项研究（245项原始研究、52项方法/工具、26项政策/框架文件）。该分析基于PRISMA 2020方法学，筛选了涵盖人类、动物、食品及环境领域的323项研究。森林图揭示了一个关键证据：环境与废水监测检出的产吖啶磺胺耐药气单胞菌（Aztreonam-resistant Aeromonas）流行率（30.5%）显著高于临床分离株（3.8%），差异约8倍。选择该指标作为荟萃分析结局的原因有三：其在废水、饮用水及临床基质中的环境普遍性使其成为理想的跨域哨兵生物；各基质类型具备足够数量的定量流行率数据及可比分母；且气单胞菌对吖啶磺胺的耐药性具有临床相关性，是环境革兰阴性菌向临床病原体水平基因转移的标志。这种不同基质间监测灵敏度的差异，凸显了仅依赖临床的孤立监测系统会遗漏环境AMR储库与传播路径。现有研究严重偏向原始数据与技术方法，尤其集中于临床与环境/废水监测，缺乏整合性的、聚焦于监测的综述，特别是在全健康交叉界面。关于如何将临床、动物、食品、环境、废水、基因组及数字等监测数据流进行设计、整合与解读，以及不同AMR监测架构的性能、成本效益与公平性影响，几乎不存在系统性综合研究。通过定量荟萃分析整合多基质监测，能够合成分散的监测信号，支持全健康方法。这些发现证明了全面、整合的AMR监测框架的必要性，并凸显了本综述将碎片化证据整合为可操作指导的重要意义。
全健康耐药组框架
定义全健康耐药组
全健康耐药组涵盖了人类-动物-环境连续体中存在的所有抗生素耐药基因及其前体，以及塑造其出现、演化与传播的各种生态背景。传统的全健康三元结构（人类-动物-环境）已被四方伙伴关系下的全健康高级别专家组（OHHLEP）正式扩展，明确纳入植物健康作为第四组成部分，承认人类、家养与野生动物、植物及更广泛环境的健康紧密相连且相互依存。在AMR背景下，植物健康的相关性体现在三个方面：（i）土壤植物微生物组作为农业抗生素投入塑造的ARG储库；（ii）作物通过受污染的灌溉水与土壤改良剂吸收携带ARG编码的细菌及抗生素残留；（iii）植物相关微生物组作为环境细菌与人类相关细菌之间水平基因转移的枢纽。该框架认识到临床AMR是跨越多个区室发生的复杂生态过程的体现，耐药基因在人类种群、农业系统与环境储库间流动。耐药组受多种相互作用的因素塑造：抗生素及共选择剂（重金属、杀菌剂）的自然选择压力、微生物群落结构、促进水平基因转移（HGT）的可移动遗传元件（MGEs）、人为活动（农业、城市化、污染）以及气候与环境变量。近期研究表明，土壤抗生素耐药组与人类抗生素耐药组的相关性日益增强，土壤与临床耐药性之间的正相关随时间推移而增强。比较基因组分析显示，临床与环境细菌的ARG组成及可移动遗传元件谱具有高度相似性，且人类与土壤来源的高优先级ARG组成及时间变化趋势呈平行模式。这些数据与共享的选择压力以及潜在的区间基因交换相一致。然而，直接证实耐药基因从环境源回传至临床环境的经验性证据仍然有限，且多为推论性质。
全球抗生素耐药性分布与全健康耐药组视角
全球抗生素耐药性（AR）分布反映了跨越临床、农业与环境部门的复杂互联危机。WHO GLASS 2025报告指出，全球约五分之一的实验室确诊感染为耐药感染，南亚地区高达三分之一，撒哈拉以南非洲则存在严重的监测缺口。环境区室，特别是废水处理厂、集约化农业区土壤及制药热点区域，携带着多样的抗生素耐药基因（ARGs），相对丰度在土壤与水生基质中可达10-5 至10-1 拷贝/16S rRNA基因拷贝，同时共存的抗生素化学残留浓度在制药废水热点区域可达纳克/升至毫克/升级别，共同构成了持续的水平基因转移储库。全健康耐药组视角揭示，耐药性演化主要发生在环境环境中，源于各部门抗菌药物使用的选择压力，随后耐药细菌与ARGs通过食物链、水系统与野生动物循环，最终返回人类种群。利用宏基因组方法整合人类、动物与环境领域的监测，能够对耐药组特征进行全面剖析，并识别将AR出现与特定源头关联的因果链。这种全健康系统思维框架对于预测AR传播模式及实施协调一致的干预措施至关重要，此类干预应针对其生态根源，而非采取碎片化的部门特异性应对。
互联耐药储库
环境耐药组：土壤、水与空气
土壤耐药组：土壤是庞大且古老的抗生素耐药基因储库，既包含自然存在的，也包含人为引入的耐药决定因子。农业土壤含有200-500种不同的ARG亚型，其中部分具有临床意义。施用动物粪肥可向每克土壤沉积106 至108 拷贝的ARGs，包括赋予四环素（tetM）与大环内酯类（ermB）耐药性的基因，其持效期可超过20年。土壤pH值、总有机碳、地理位置、植被类型及气候季节性等环境参数被确定为主要驱动土壤耐药组组成的因素。宏基因组分析表明，尽管土壤蕴含广泛的ARG多样性，但仅有少部分获得移动性并最终出现在临床环境中，因为与ARGs连锁的MGEs在土壤中相对于病原菌而言较为罕见。然而，抗生素、重金属及工业污染物的污染可通过共选择机制显著改变土壤耐药组组成，即对一种药剂产生耐药性可赋予或维持对其他药剂的耐药性。重金属（类金属）效应可显著影响土壤微生物群落，导致其代谢与遗传响应发生改变。
水耐药组：水生环境是AMR的关键储库与传播途径，促进了ARB与ARGs的持续存在与水平转移。城市废水、农业径流与工业废水的汇集创造了选择压力，增强了耐药决定因子在水生生态系统中的传播。接纳农业径流的河流含有显著浓度的抗生素，驱动了耐药病原体的选择，包括多重耐药大肠杆菌ST131与耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）。统计分析确定了与河流耐药组多样性增加及改变相关的多种因素，包括抗生素残留、微生物群落结构、环境参数以及与人为活动相关的社会经济因素。粪便污染被确定为导致河流耐药组变化的主要贡献者，可通过人类污染遗传标记与粪便特异性细菌类群进行追踪。即使是先进的废水处理设施也难以完全清除编码耐药性的可移动遗传元件，反而增加了环境AMR负荷。
空气耐药组：环境耐药组中大气组分的研究相对滞后于土壤与水，但气溶胶颗粒可携带细菌与ARGs，可能导致耐药基因的长距离传播。研究在畜牧场下风向的气溶胶中检测到的ARGs浓度比源点高出四个数量级，证明农业设施是重要的排放源。空气耐药组可能是耐药基因跨越地理尺度扩散的重要机制，但空气中ARGs的存活能力与传播潜力仍需进一步研究。
农业耐药组：家畜、水产养殖与植物系统
农业部门通过家畜与水产业中密集的抗生素使用，对全球耐药组做出了实质性贡献。猪场与鸡场的废水所含ARGs比医院与城市废水高出3至5个数量级，而牛场与鱼类养殖废水中的ARG丰度则与临床来源相当。猪场与鸡场废弃物显示出比牛场废弃物更高的ARG丰度与多样性，这反映了密集的抗生素使用：猪为172毫克/人口校正单位（PCU），鸡为148毫克/PCU，而牛仅为45毫克/PCU。家畜耐药组显示出氨基糖苷类、四环素类、磺胺类、氯霉素类与β-内酰胺类耐药性的高流行率。可转移粘菌素耐药（mcr）基因的发现与全球传播，凸显了家畜作为临床关键耐药决定因子储库的重要性。水产养殖系统同样有所贡献，抗生素使用增加了环境ARG的丰度与多样性。ARGs从家畜向人类病原体传播的途径多种多样：粪肥土地施用、污水灌溉、直接水体排放以及气溶胶化。在养猪场附近的地下水及处理塘下游250米处均检测到ARGs，强调了跨越农业系统、环境介质与人类种群的全面全健康监测的必要性。
临床耐药组：人类与兽医病原体
临床耐药组包含引起人类与兽医感染的病原体中的耐药基因，体现了全健康连续体上的选择压力与基因获得情况。宏基因组研究表征了肠道、皮肤与呼吸道微生物组中的ARG谱，揭示这些部位是重要的耐药储库。虽然ARG从共生菌向病原体的转移似乎相对较少，但肠道微生物组与病原菌之间几乎完全相同的ARGs及相似的遗传背景，表明了共生菌群作为中间储库的重要性。临床分离株日益表现出多重耐药与广泛耐药表型。来自痤疮皮损的凝固酶阴性葡萄球菌显示出高耐药率：青霉素（73%）、头孢西丁（63%）、克林霉素（53.3%）、红霉素（48%），其中25%为多重耐药，并在质粒与染色体上携带多种基因（blaZ、mecA、tetK、ermC）。全基因组测序揭示了复杂的耐药组，染色体突变与获得的基因协同作用导致高水平耐药。兽医临床耐药组反映了人类医学的趋势，对极为重要的抗菌药物出现了令人担忧的耐药性；EARS-Vet网络在欧洲追踪动物病原体的AMR，支持抗菌药物管理，生成最低抑菌浓度（MIC）分布，估计动物健康AMR负担，并评估动物源性传播风险。
城市耐药组：废水、生物固体与人居环境
城市环境创造了独特的耐药组特征，由高密度人口、医疗机构、工业活动与废水基础设施共同塑造。城市废水处理厂（WWTPs）是汇聚点，来自医院、家庭、工业与农业径流的ARB与ARGs在此混合，处于亚抑制抗生素浓度与胁迫条件下。降雨期间的合流制下水道溢流（CSOs）代表了重要的AMR扩散事件，据估计，CSOs每年输出的ARB负荷比WWTP出水高出3.7个对数级。宏基因组表征揭示了ARG组成的动态变化：CSO事件产生多样化的耐药组，具有更高比例的靶位改变/保护机制ARGs，而干燥天气则显示出较高的外排ARGs，反映了WWTP出水的影响。与CSO相关的耐药组包含的ARGs并非仅源自未处理的废水，表明下水道沉积物在溢流期间充当了储库并被重新 mobilization。生物固体（废水处理的固体副产物）在用作农用肥料时成为AMR传播载体，含有复杂的微生物群落与多样的ARG谱，并入土壤后可转移耐药性。研究表明生物固体污染物浓度与耐药组/可移动组丰度之间存在相关性，凸显了共选择在维持治疗后耐药基因中的作用。人居环境（医院、养老院、长期护理机构）具有独特的耐药组，反映了抗生素的选择压力；医院废水中的抗生素浓度高于社区进水，使得医疗机构成为城市AMR的高风险贡献者。
当前AMR监测系统的状况
人类健康监测网络
全球抗菌药物耐药性与使用监测系统（GLASS）
WHO全球抗菌药物耐药性与使用监测系统（GLASS）于2015年10月启动，是首个标准化AMR监测与抗菌药物消耗（AMC）监测的全球协作努力。GLASS构成了一个变革性的框架，将监测从单纯的实验室方法转变为纳入流行病学、临床与人群层面的数据系统。截至2024年12月，已有141个国家、地区承诺贡献AMR（GLASS-AMR）和/或抗菌药物使用（GLASS-AMU）数据，标志着显著的全球参与。GLASS包含多个技术模块：常规监测（GLASS-AMR）收集来自临床标本的标准化耐药频率数据，针对优先病原体；抗菌药物消耗（GLASS-AMC）提供测量与报告AMC的标准化方法，对于理解耐药驱动因素至关重要；新发AMR报告（GLASS-EAR）支持及时检测、报告、风险评估与监测新型耐药模式，作为早期预警组件；GLASS-FUNGI聚焦于念珠菌属引起的侵袭性真菌血流感染，应对抗真菌耐药威胁。GLASS数据为可持续发展目标指标SDG 3.d.2提供信息，监测大肠埃希菌对第三代头孢菌素的耐药性与耐甲氧西林金黄色葡萄球菌感染。GLASS 2022年分析揭示了抗生素消耗与耐药性之间存在统计学显著的相关性：β-内酰胺类/头孢菌素类与喹诺酮类的每Defined Daily Dose（DDD）增加，分别导致血流感染中耐药大肠埃希菌/肺炎克雷伯菌的检出率增加11-22%与31-40%。尽管雄心勃勃，但在实现全面、高质量的全球覆盖方面仍存在挑战。各国数据质量差异巨大，源于实验室能力、医疗基础设施与资源分配的差异。许多中低收入国家缺乏系统数据收集、微生物服务与电子报告的技术基础设施，导致对全球数据库的贡献不完整或不可靠。此外，GLASS主要关注人类临床分离株，与实现全面全健康监测所必需的环境/兽医数据整合有限。
欧洲抗菌药物耐药性监测网络（EARS-Net）
EARS-Net是欧洲最大的公共资助AMR监测网络，由欧洲疾病预防控制中心（ECDC）协调。该网络追踪八种细菌病原体的耐药性：大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌、不动杆菌属、肺炎链球菌、金黄色葡萄球菌、粪肠球菌与屎肠球菌。数据收集专门聚焦于侵袭性血液/脑脊液分离株，依据欧洲抗菌药物敏感性试验委员会（EUCAST）指南进行分析。2024年，所有27个欧盟国家与3个欧洲经济区国家报告了2023年数据，显示了持续的地区承诺。估计2023年欧盟/欧洲经济区MRSA血流感染发病率为每10万人口4.64例，尽管部分国家呈下降趋势，但仍构成持续负担。长期分析揭示了异质性模式：部分国家实现了特定耐药表型的显著降低，而其他国家则出现上升，凸显了量身定制国家干预措施的重要性。多个因素影响国家间比较的可靠性。人口覆盖率差异显著——部分国家运行涵盖大多数机构的大型网络，而其他国则使用代表更广泛人群的较小哨点系统。抽样偏倚源于仅关注侵袭性分离株，可能无法代表定植细菌或非侵袭性感染的耐药模式。实验室常规工作与能力的差异导致不同机构/国家间的最低抑菌浓度判读存在变异性。欧洲抗菌药物消耗监测网络（ESAC-Net）与EARS-Net并行运作，追踪人群水平的抗菌药物使用。结合EARS-Net的耐药数据与ESAC-Net的消耗数据进行分析，能够研究抗生素使用模式与耐药性出现之间的相关性，为循证管理政策提供信息。这种整合方法体现了将使用情况与人群水平耐药结果联系起来的最佳实践。
环境AMR监测
水质监测项目
环境AMR监测，特别是水生系统监测，已成为临床监测的重要补充，但尚未完全标准化，协调一致的项目有限。水质监测涵盖地表水（河流、湖泊）、地下水、娱乐用水（海滩、游泳区）以及废水处理厂/工业设施出水。根本挑战在于缺乏商定的目标、标准化方法与阈值数据，而这些是进行演化、流行病学与风险建模所必需的。存在多种方法学途径，各具优势与局限。培养法能够回收存活的耐药细菌，并使用标准化临床折点（EUCAST、CLSI）定义耐药水平，允许选择具有临床相关性的目标（如含特定分类群的病原体），但受限于可培养性约束、劳动强度大，且无法检测不可培养或活的但不可培养的细菌。定量PCR（qPCR）开启了评估未培养细菌中AMR的可能性，提供了整合的微生物群落测量。qPCR提供灵敏的多对数级检测与定量，有助于识别人为影响的模式、评估水处理过程中ARG的去除效果，并为归趋/传输模型提供信息。研究表明，河流沉积物中sul1 ARG拷贝数与上游WWTP/动物饲养场容量之间存在近乎完美的线性相关性，验证了qPCR作为定量监测工具的可靠性。专家调查确定的优先qPCR靶点包括：intI1（36%）、blaCTX-M（23%）、sul1（21%）、vanA（15%）、tetA（12%）。宏基因组测序提供了全面的、无需培养的耐药组剖析，揭示ARG多样性、丰度、遗传背景及可移动元件关联，但需要大量的生物信息学专业知识、计算资源，且单样本成本高于靶向方法。早期应用于受制药废水影响的河流研究检测到了高水平的ARGs（sul2、aph-、tet-、qnr-、erm-）、转座子、质粒与整合子，展示了识别水平基因转移风险因素的能力。多个框架致力于解决AMR监测标准化问题。Liguori等人提出了针对水环境的标准化采样方案与qPCR参考物质，而JPIAMR（2022）概述了国际环境AMR战略，旨在统一基质、方法与报告格式。英国卫生安全局开发了分级环境AMR风险筛查工具用于监管。在全球层面，WHO-FAO-WOAH-UNEP全健康联合行动计划（2022-2026）将环境监测标准化列为优先事项，建议将其与GLASS及国家行动计划相整合。
国际标准化倡议包括JPIAMR的EMBARK计划，旨在确定区域基线ARG水平并标准化全球监测方法。美国正努力将NARMS扩展至环境监测，利用现有的EPA国家河流与溪流评估基础设施，将地表水作为多种输入的整合器进行检测。基于废水的监测（WBS）在人群水平AMR监测中显示出特别的前景，能够在临床症状出现前检测耐药趋势，识别包括健康携带者在内的社区水平负担，并通过时空ARG分布制图指导干预。赫尔辛基的研究在临床广泛检测之前，就在废水中发现了碳青霉烯酶基因（blaGES、blaKPC、blaVIM），证明了其早期预警能力。纵向基于废水的基因组流行病学提供了评估干预效果、确定优先领域及明确进一步研究方向的关键数据。
土壤与农业环境监测
土壤养分与重金属评估研究较为深入，而AMR监测虽不如水生监测发达，却因其作为原始耐药组储库的角色及显著的农业ARG污染而显得尤为重要。宏基因组研究表征了不同土地利用方式（农业、城市、森林）下的土壤耐药组，揭示农业土壤中含有200-500种不同的ARG亚型，其中许多具有临床意义，但仍缺乏可与临床/水网络相媲美的系统性协调项目。农业监测主要聚焦于家畜相关细菌/食品产品，而非系统的环境采样。欧洲食品安全局（EFSA）协调对产食动物/食品中的人畜共患与指示菌进行监测，产生了广泛的家畜耐药流行率数据集，但对农业土壤环境污染的评估仍不充分，尽管粪肥施用创造了持久的ARG储库。采用宏基因组方法的研究记录了农业土壤中大量的ARG丰度与多样性：单次粪肥施用可向每克土壤沉积106 -108 拷贝的ARGs，并可持效数十年。这些发现强调了在集约化畜牧场周边、接收粪肥的田地以及经处理废水灌溉的区域开展常规环境监测的必要性。开发标准化的土壤耐药组评估方案，包括采样策略、DNA提取方法、测序途径与生物信息学流程，是建立基线数据与追踪时间趋势的关键优先事项。
空气质量与人居环境监测
大气AMR监测是所有环境监测组件中发展最为滞后的，尽管有证据表明生物气溶胶可长距离运输ARB与ARGs。研究在畜牧场空气样本中检测到的ARGs浓度比背景高出四个数 量 级 ， 且 在
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