易生信-宏基因组积微学术论坛：基于大数据整合准确预测土壤的枯萎病发生...

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第一期有幸邀请到南农沈其荣教授团队的袁军副教授将于 2020 年 8 月 19 日分享其发表于ISME的一篇纯生信分析文章: 基于大数据整合准确预测土壤的枯萎病发生。

演讲题目：扩增子大数据整合与机器学习在预测土传病害方面的研究
关键词：扩增子，机器学习，土传病害，镰刀菌枯萎病，整合分析
演讲时间：2020 年 8 月 19 日 20：00-21：00

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海报信息（欢迎转发）

袁军博士个人简介

袁军，博士，就职于南京农业大学资环学院沈其荣教授团队。研究方向：根系分泌物介导的植物-土壤反馈，土壤微生物群落调控，连作障碍修复，新型肥料研发。目前以第一作者在The ISME Journal，Microbiome，SBB，Hortic Res，AEM 等国际著名期刊上发表十余篇文章 (文章他引700余次)。

2020- ，南京农业大学，资源与环境科学学院，副教授

2016-2019，南京农业大学，资源与环境科学学院，师资博士后、讲师

2013-2015，科罗拉多州立大学，园艺学院，联合培养

2010-2016，南京农业大学，资源与环境科学学院，硕博连读

演讲摘要

土传植物病害正日益给农业生产造成毁灭性的损失。开发一个更精确的疾病预测模型可以通过使用预防性控制措施或种植季节的土壤休耕来帮助减少作物损失。高通量DNA测序技术的出现为研究病害发病土壤和健康土壤的微生物组成提供了前所未有的视角。然而，一个单独的案例研究很少能预测一个特定土壤中病害的结论。在这里，我们尝试使用机器学习方法来解释各种研究和植物品种之间的差异，这些数据集基于24个独立的细菌数据集（包括758个样本）和22个独立的真菌数据集（包括来自8个不同国家的279个健康或镰刀菌枯萎病土壤样本）。我们发现，来自9个国家或地区的6种作物的土壤样本中，细菌和真菌群落在患病和健康土壤样本之间都有明显的分离。α多样性在健康土壤真菌群落中始终较大。发病土壤微生物群落中黄单胞菌科、杆菌科、赤霉素和尖孢镰刀菌的丰度较高，而健康土壤微生物群中含有较多的奇异链霉菌、缓生根瘤菌科、单孢霉科、被孢霉和镰刀菌属的非致病真菌。此外，随机森林法鉴定出45个细菌OTU和40个真菌OTU，可对土壤健康状况进行预测分类，准确率>80%。本文通过揭示枯萎病土壤微生物群落的关键生物学指标和共同特征，构建机器学习模型用于预测尖孢霉枯萎病发生。

关于文章解读见：ISME：南农沈其荣团队基于大数据准确预测土壤的枯萎病发生

文章并列第一作者文涛博士发文的历程总结：纯生信发ISME的一次试炼

代表性论文

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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