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第一期有幸邀請到南農沈其榮教授團隊的袁軍副教授分享其在 2020 年 8 月 19 日發表于ISME的一篇純生信分析文章: 基于大數據整合準確預測土壤的枯萎病發生。

• 演講題目：擴增子大數據整合與機器學習在預測土傳病害方面的研究

• 關鍵詞：擴增子，機器學習，土傳病害，鐮刀菌枯萎病，整合分析

• 演講時間：2020 年 8 月 19 日 20：00-21：00

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袁軍博士個人簡介

袁軍，博士，就職于南京農業大學資環學院沈其榮教授團隊。研究方向：根系分泌物介導的植物-土壤反饋，土壤微生物群落調控，連作障礙修復，新型肥料研發。目前以第一作者在The ISME Journal，Microbiome，SBB，Hortic Res，AEM 等國際著名期刊上發表十余篇文章 (文章他引700余次)。

2020- ， ? 南京農業大學，資源與環境科學學院，副教授

2016-2019， ? 南京農業大學，資源與環境科學學院，師資博士后、講師

2013-2015， ? 科羅拉多州立大學，園藝學院，聯合培養

2010-2016， ? 南京農業大學，資源與環境科學學院，碩博連讀

演講摘要

土傳植物病害正日益給農業生產造成毀滅性的損失。開發一個更精確的疾病預測模型可以通過使用預防性控制措施或種植季節的土壤休耕來幫助減少作物損失。高通量DNA測序技術的出現為研究病害發病土壤和健康土壤的微生物組成提供了前所未有的視角。然而，一個單獨的案例研究很少能預測一個特定土壤中病害的結論。在這里，我們嘗試使用機器學習方法來解釋各種研究和植物品種之間的差異，這些數據集基于24個獨立的細菌數據集（包括758個樣本）和22個獨立的真菌數據集（包括來自8個不同國家的279個健康或鐮刀菌枯萎病土壤樣本）。我們發現，來自9個國家或地區的6種作物的土壤樣本中，細菌和真菌群落在患病和健康土壤樣本之間都有明顯的分離。α多樣性在健康土壤真菌群落中始終較大。發病土壤微生物群落中黃單胞菌科、桿菌科、赤霉素和尖孢鐮刀菌的豐度較高，而健康土壤微生物群中含有較多的奇異鏈霉菌、緩生根瘤菌科、單孢霉科、被孢霉和鐮刀菌屬的非致病真菌。此外，隨機森林法鑒定出45個細菌OTU和40個真菌OTU， 可對土壤健康狀況進行預測分類，準確率>80%。本文通過揭示枯萎病土壤微生物群落的關鍵生物學指標和共同特征，構建機器學習模型用于預測尖孢霉枯萎病發生。

關于文章解讀見：ISME：南農沈其榮團隊基于大數據準確預測土壤的枯萎病發生

文章并列第一作者文濤博士發文的歷程總結：純生信發ISME的一次試煉

代表性論文

Jun Yuan, Tao Wen, He Zhang, Mengli Zhao, C. Ryan Penton, Linda S. Thomashow, Qirong Shen* (2020). Predicting disease occurrence with high accuracy based on soil macroecological patterns of Fusarium wilt. The ISME Journal, 2020.7.17, doi: https://doi.org/10.1038/s41396-020-0720-5 (IF = 9.18)

Jun Yuan, Jun Zhao, Tao Wen, Mengli Zhao, Rong Li, Pim Goossens, Qiwei Huang, Yang Bai, Jorge M. Vivanco, George A. Kowalchuk, Roeland L. Berendsen, Qirong Shen*, Root exudates drive the soil-borne legacy of aboveground pathogen infection. Microbiome, 2018.09.12, 6, doi: https://doi.org/10.1186/s40168-018-0537-x(*IF = 11.607*)

Jun Yuan, Jacqueline Chaparro, Manter Daniel, Ruifu Zhang, Jorge Vivanco, Qirong Shen\. Roots from distinct plant developmental stages are capable of rapidly selecting their own microbiome without the influence of environmental and soil edaphic factors. Soil Biology and Biochemistry, 2015, 89: 206-209，doi：https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2015.07.009 (IF = 5.795)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的​易生信-宏基因组2020 积微学术论坛：基于大数据整合准确预测土壤的枯萎病发生...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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