第六届全国功能基因组学高峰论坛微生物分会场会议纪要
2019年10月18日
第六届全国功能基因组学高峰论坛
微生物分会场会议纪要
敬候开场
虚位以待
谢黎炜
广东省微生物所研究员
谢老师分享了其团队利用16S V3-V4区测序和新颖的生物信息学分析，证明了失眠和健康人群中，肠道菌群的组成多样性和代谢功能发生了显着变化。并基于相对丰度和临床睡眠参数构建了一个使用人工神经网络（ANN）进行失眠症辅助诊断的预测模型，提供了对肠道菌群与失眠症之间联系的全面理解。
赵方庆
中国科学院研究员
赵老师就如何对缺乏参考序列的海量混合测序片段进行拼接和组装，提出了观点。针对这些微生物组学研究的关键问题，重点开发了多种微生物组学研究的新技术和新方法，包括：RiboFR-seq、metaSort、inGAP-sf、inGAP-CDG和CRIPSR-network等。这些工具分别针对微生物组分析中的拼接、序列归类和注释，以及微生物间相互作用等问题，为高效解读微生物组提供了全新的技术手段。
贺志理
中山大学教授
贺老师课题组比较了红树林湿地的三个栖息地之间的CH4排放量，沉积物特性以及甲烷生成和甲烷营养群落的变化，mcrA和pmoA基因扩增子的测序以及其丰度的定量分析表明，CH4循环微生物群落结构向产甲烷群落的多样性增加了显着转变，并降低了SA沉积物中甲烷营养菌的丰度。提高了我们对无瓣海桑的引入对沉积物环境，CH4循环微生物群落和CH4排放的影响的认识，对红树林生态系统的可持续管理具有重要意义。
张木清
广西大学教授
张老师团队在转录组和蛋白质组水平上研究了甘蔗花叶病毒SCMV感染甘蔗能量生产系统中涉及的基因表达的变化。在两个不同的叶片样本中进行两个甘蔗基因型SCMV敏感的Badilla（Ba）和抗性B48的从头转录组组装，在蛋白质组学水平上进一步验证了差异丰富基因的表达模式。总体而言，这些数据支持SCMV感染后B48基因型的效率，并提供了对暴露于病原体的甘蔗中光合作用相关基因表达模式的更好理解。
汪光义
天津大学教授
汪老师讨论到对中国和美国北卡罗来纳州沿海水域以及南中国海和印度洋中上层水域迷信藻原生物的研究结果。它们可以控制异养微生物群落的生物量，并在异养微生物的生物量中显示出有趣的互补动态变化。特别是，这些原生生物中的一些群体表现出有趣的时间模式，并与沿海水域中的特定细菌群体发生复杂的相互作用。迷路藻菌的原生生物可以是异养微生物群落的重要组成部分，在沿海和中上层海洋中具有独特的生态和生物地球化学作用。这是世界上海洋迷宫藻类原生生物的大规模，高通量序列分析的首次成功报道。
张志刚
云南大学研究员
张老师先前的研究报告说，哺乳动物及其肠道菌群之间的趋同进化在哺乳动物适应高海拔方面起着重要作用，至少对于能量代谢而言。目前选择了长期处于高海拔环境下的高原鼠及其近亲来研究宿主遗传学，海拔高度和洞穴微生物群如何影响高海拔环境下哺乳动物肠道微生物群的形成和维持。我们展示了肠道菌群与其动物宿主之间的共同多样化（包括种间和种内变异）。与肠道菌群相似，还发现了与海拔高度显着影响的由三足动物居住的洞穴相关的土壤微生物区系。
黄鹏
湖南农业大学副教授
黄老师团队收集495只鸡的肠道内容物样本进行宏基因组测序产生了1.64TB的数据，并最终构建了一个鸡肠道宏基因集。研究前肠和后肠微生物群落的特征和时间变化，评估MCE对肠道微生物群落的影响。该研究是动物肠道宏基因集的重要补充，增进了对MCE和金霉素的生长促进机制的了解，突出利用安全有效的生长促进剂的重要性。
周筱帆
华南农业大学教授
为了深入理解出芽酵母的进化模式，周老师课题组对220种出芽酵母进行了基因组测序，并对总共332种出芽酵母的基因组进行了比较分析。确立了酵母亚门属水平的进化关系，推测酵母亚门整个物种分化历史的时间尺度，并分析水平基因转移等事件在出芽酵母进化过程中的发生频率。发现出芽酵母的共同祖先可能具有复杂的代谢能力，而这些代谢能力及其相关的调控基因在出芽酵母的进化过程中经历了频繁的丢失。结果表明缩减进化是酵母亚门基因组进化的主要模式。
东秀珠
中国科学院研究员
东老师分享到采用dRNA-seq方法鉴定嗜冷甲烷古菌R15组学水平的TSS，发现其mRNA普遍具有长的5'UTR，在不同温度下一个基因使用不同TSS，从而产生5'UTR长度不同的转录本。进一步证明长5'UTR的转录本低温下更稳定。并发现TRAM蛋白在基因组学水平调控基因表达并保证该古菌的健康生长，可能展示了生命初期RNA世界的转录后调控基因表达方式。而且表达了TRAM的水稻具有耐旱和耐盐特征，表明古菌的转录后调控因子可在高等生物中发挥作用。
苏晓泉
中国科学院副研究员
宏基因组研究中，准确可靠的距离算法是评估样品间beta多样性的基础，然而当前方法要么忽略物种之间的进化关系，要么无法评估未培养微生物在系统树中所在的节点位置，为了解决这些问题，苏老师在本次报告中提出了DMS（Dynamic Meta-Storms）算法，可以物种水平上基于分类学和系统发育的方法对宏基因组进行全面比较。该算法以宏基因组的物种水平丰度为输入，生成样品间的两两距离矩阵，具有运算速度快和低内存消耗的特点。
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