为了促进我国宏基因组研究领域的学术交流和技术分享，推动微生物组领域的发展，“宏基因组”公众号联合国内外优秀人才组织了“易生信-宏基因组 积微学术论坛”。该论坛旨在通过线上交流，分享研究成果和实验分析技术。

第一期将邀请南京农业大学资环学院沈其荣教授团队的袁军副教授，于2020年8月19日分享一篇发表在《ISME》上的纯生信分析文章：“基于大数据整合准确预测土壤的繁茂病发生”。

演讲信息

演讲主题：扩增子大数据整合与机器学习在预测土传病害方面的应用

关键词：扩增子，机器学习，土传病害，镰刀菌繁茂病，整合分析

演讲时间：2020年8月19日 20:00-21:00

论坛每期均可回看，方便大家巩固学习或补看错过的内容。

论坛介绍

论坛致力于为微生物组领域的研究人员提供一个交流平台，促进技术和知识的传播。

袁军博士简介

袁军博士目前任职于南京农业大学资环学院沈其荣教授团队。他的主要研究方向包括根系分泌物介导的植物-土壤反馈、土壤微生物群落调控、轮作障碍修复及新型肥料研发。袁军博士已在《ISME》、《Microbiome》、《SBB》、《Hortic Res》和《AEM》等国际知名期刊上发表了多篇高水平论文，总引用次数超过700次。

演讲摘要

土传植物病害对农业生产造成了巨大损失。开发精准的疾病预测模型对于减少作物损失至关重要。利用高通量DNA测序技术，研究人员能够从微生物角度深入探讨病害发生的机制。本研究采用机器学习方法，分析了来自24个独立细菌数据集（包含758个样本）和22个独立真菌数据集（涵盖8个国家的279个样本），揭示了健康和患病土壤中的微生物群落差异。研究发现，患病土壤中黄单胞菌科、杆菌科、赤霉素和尖孢镰刀菌的丰度较高，而健康土壤中奇特链霉菌、缓生根瘤菌科、单孢霉科、被孢霉和镰刀菌属的非致病真菌更为丰富。此外，随机森林法筛选出的45个细菌OTU和40个真菌OTU能够准确预测土壤健康状况，准确率超过80%。这项研究通过整合大数据和机器学习技术，构建了预测尖孢镰刀菌繁茂病的模型。

代表性论文

1. 袁军, 文涛, 张赫, 赵梦莉, C. Ryan Penton, Linda S. Thomashow, 沈其荣*. 基于土壤大生态模式高精度预测镰刀菌繁茂病的发生。《ISME Journal》，2020年7月17日，DOI：https://doi.org/10.1038/s41396-020-0720-5（影响因子：9.18）

2. 袁军, 赵俊, 文涛, 赵梦莉, 李蓉, Pim Goossens, 黄启伟, 白阳, Jorge M. Vivanco, George A. Kowalchuk, Roeland L. Berendsen, 沈其荣*. 根系分泌物驱动地上病害感染后的土壤遗留效应。《Microbiome》，2018年9月12日，DOI：https://doi.org/10.1186/s40168-018-0537-x（影响因子：11.607）

3. 袁军, Jacqueline Chaparro, Manter Daniel, 张汝富, Jorge Vivanco. 不同植物发育阶段的根系能够迅速选择自己的微生物群，而不受环境和土壤因素的影响。《Soil Biology and Biochemistry》，2015年，DOI：https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2015.07.009（影响因子：5.795）

学术资源

该论坛还提供了丰富的学术资源，包括微生物组入门教程、Biostar微生物组课程以及学术图表制作技巧等，帮助大家提升科研能力。

论坛访问方式

您可以通过腾讯课堂官网（https://ke.qq.com/）或腾讯课堂APP搜索“易生信-宏基因组积微学术论坛”参与论坛活动。