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微生物生態(tài)生物信息技術(shù)研討會(huì)
由于微生物個(gè)體小、數(shù)量大、世代周期短，并且在環(huán)境中絕大多數(shù)尚不可培養(yǎng)，微生物多樣性研究受到了巨大限制，從而制約了微生物生態(tài)學(xué)的發(fā)展。
近年來(lái)，隨著高通量測(cè)序等現(xiàn)代分子生物學(xué)技術(shù)的突破，人們可以從基因水平測(cè)定不可培養(yǎng)微生物的群落組成和功能多樣性，使得自 21 世紀(jì)以來(lái)微生物生態(tài)學(xué)成為目前微生物學(xué)、地理學(xué)以及生態(tài)學(xué)領(lǐng)域*為重要的交叉學(xué)科之一。
當(dāng)前，高通量測(cè)序手段日新月異，主流測(cè)序已由 454 轉(zhuǎn)變?yōu)?IlluminaHiSeq 和 MiSeq。然而，龐大數(shù)據(jù)量的產(chǎn)生為微生物生態(tài)學(xué)發(fā)展帶來(lái)新機(jī)遇的同時(shí)，也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。海量數(shù)據(jù)、紛繁復(fù)雜的土壤氣候環(huán)境變量，使我們?cè)谶x擇合適的數(shù)理統(tǒng)計(jì)工具時(shí)更加困惑。
基于此，中國(guó)土壤學(xué)會(huì)已于 2013 年 2 月 25-28 日成功舉辦了“**屆微生物生態(tài)研討會(huì)暨生物信息分析培訓(xùn)班”。這次會(huì)議使大家對(duì)高通量數(shù)據(jù)分析手段有了更深入的認(rèn)識(shí)，也使大家得到了廣泛的交流。然而，目前紛繁復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析工具以及方法選擇還是我們?cè)谖⑸锷鷳B(tài)研究的重要阻礙。
因此，中國(guó)土壤學(xué)會(huì)將于 2015 年 2 月 2 日-4 日舉辦“**屆微生物生態(tài)生物信息技術(shù)研討會(huì)”。會(huì)議邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)知名微生物生態(tài)學(xué)家，及美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室 Jack Anthony Gilbert 教授和密歇根州立大學(xué) Ashley Lauren Shade 教授及其團(tuán)隊(duì)作微生物生態(tài)領(lǐng)域?qū)ｎ}報(bào)告，隨后Gilbert 和 Shade 教授及其團(tuán)隊(duì)成員對(duì)高通量測(cè)序（Illumina HiSeq 和 MiSeq）后續(xù)的生物信息分析進(jìn)行系統(tǒng)講解。
會(huì)議主題：
1、Illumina Hiseq 的生物信息分析：環(huán)境中微生物全基因組的數(shù)據(jù)分析； MG-RAST 以及云計(jì)算在高通量數(shù)據(jù)分析中的運(yùn)用；
2、微生物群落預(yù)測(cè)模型、代謝模型：Artificial Neural Network （ANN），Microbial AssemblagePrediction（MAP），Predicted Relative Metabolomic Turnover （PRMT），種分布預(yù)測(cè)模型Species distribution modeling 等在微生物生態(tài)上的運(yùn)用；
3、Illumina Miseq 測(cè)序的生物信息分析：包括如何使用 QIIME 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以及在分析中應(yīng)注意的問(wèn)題，如何使用 R 和其他分析軟件進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)及制圖-PCA、RDA、DCA、CCA、NMDS、CLUSTER、MNTD 等.
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