随着宏基因组测序的成本逐年下降,宏基因组测序使用的范围越来越广泛,也越来越多的用于鉴定ARGs和AROs。鉴定ARGs的一种常见策略是将测序的数据通过比对后使用已知或假定的ARGs的核苷酸或氨基酸序列比对到数据库中的已知ARGs或标记基因上。然而,虽然更加严谨细致的实验流程被逐渐开发,也出现了众多的比对工具(BLAST or Bowtie2)以及大量的公共数据库比如综合抗菌素耐药性数据库(CARD)、抗生素耐药基因在线(ARGO)、抗生素耐药基因数据库(ARDB)、抗菌药物肽数据库(APD3)、抗菌药物多肽收集(CAMP)、抗菌活性及多肽结构数据库(DBAASP)等,但是从mNGS技术生成的大量结果中提取精准有用的信息仍然充满了未知和挑战。比如大量序列与先前测序的基因或生物体没有明显的相似性,如果没有已知的参考序列,耐药基因就不能很好的从宏基因组数据中识别出来。即便如果,mNGS仍然是现在耐药基因鉴定,预测未来抗生素耐药的进化的有效手段,并将使参与耐药基因转移的基因元件的进一步研究成为可能。宏基因组学将帮助我们了解不同种类的抗生素对共生菌群和致病菌群的组成和功能的影响。作为直接检测方法的一种综合,mNGS并不是要取代培养、抗原检测和PCR等临床微生物方法,间接过程如病毒血清学测试将继续发挥诊断感染的关键作用,培养和表型敏感性测试,仍然将是研究工作的有用手段。监测和对抗AROs和ARGs的未来在于成功地将基于培养的方法、基因组学、宏基因组分析相结合并优化,以快速识别、表征和跟踪新出现和演变的病原体。