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微生物生態(tài)生物信息技術研討會
由于微生物個體小、數量大、世代周期短，并且在環(huán)境中絕大多數尚不可培養(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)學的發(fā)展。
近年來，隨著高通量測序等現代分子生物學技術的突破，人們可以從基因水平測定不可培養(yǎng)微生物的群落組成和功能多樣性，使得自 21 世紀以來微生物生態(tài)學成為目前微生物學、地理學以及生態(tài)學領域*為重要的交叉學科之一。
當前，高通量測序手段日新月異，主流測序已由 454 轉變?yōu)?IlluminaHiSeq 和 MiSeq。然而，龐大數據量的產生為微生物生態(tài)學發(fā)展帶來新機遇的同時，也帶來了挑戰(zhàn)。海量數據、紛繁復雜的土壤氣候環(huán)境變量，使我們在選擇合適的數理統(tǒng)計工具時更加困惑。
基于此，中國土壤學會已于 2013 年 2 月 25-28 日成功舉辦了“**屆微生物生態(tài)研討會暨生物信息分析培訓班”。這次會議使大家對高通量數據分析手段有了更深入的認識，也使大家得到了廣泛的交流。然而，目前紛繁復雜的統(tǒng)計分析工具以及方法選擇還是我們在微生物生態(tài)研究的重要阻礙。
因此，中國土壤學會將于 2015 年 2 月 2 日-4 日舉辦“**屆微生物生態(tài)生物信息技術研討會”。會議邀請國內知名微生物生態(tài)學家，及美國阿貢國家實驗室 Jack Anthony Gilbert 教授和密歇根州立大學 Ashley Lauren Shade 教授及其團隊作微生物生態(tài)領域專題報告，隨后Gilbert 和 Shade 教授及其團隊成員對高通量測序（Illumina HiSeq 和 MiSeq）后續(xù)的生物信息分析進行系統(tǒng)講解。
會議主題：
1、Illumina Hiseq 的生物信息分析：環(huán)境中微生物全基因組的數據分析； MG-RAST 以及云計算在高通量數據分析中的運用；
2、微生物群落預測模型、代謝模型：Artificial Neural Network （ANN），Microbial AssemblagePrediction（MAP），Predicted Relative Metabolomic Turnover （PRMT），種分布預測模型Species distribution modeling 等在微生物生態(tài)上的運用；
3、Illumina Miseq 測序的生物信息分析：包括如何使用 QIIME 進行數據處理以及在分析中應注意的問題，如何使用 R 和其他分析軟件進行分析統(tǒng)計及制圖-PCA、RDA、DCA、CCA、NMDS、CLUSTER、MNTD 等.
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