2011年6月14日，由华大基因、基因组标准协会 (GSC)和地球环境微生物联盟(EMP)共同举办的第一届地球环境微生物计划(Earth Microbiome Project)会议在深圳大梅沙京基海湾酒店隆重召开。来自美国阿贡国家实验室、荷兰生态学研究所、美国南加利福尼亚大学、美国劳伦斯伯克利国家实验室、澳大利亚新南威尔士大学、新西兰怀卡托大学、德国图宾根大学、法国里昂中央理工学院、香港大学、中科院南京土壤研究所、中科院东北地理与农业生态研究所等知名科研机构的100多位专家学者参加了此次会议。

上午八点半，会议在华大基因宏基因组业务总监胡滨的主持下正式开始，华大基因理事长杨焕明院士致欢迎词。来自美国芝加哥大学阿贡国家实验室的Rick Stevens教授向大家详细介绍了地球环境微生物计划(EMP)的项目内容和整体实施计划，并指出，“国际合作的日益密切以及测序技术、数据处理及计算能力的快速发展，使得我们有机会可以开拓用这种分散的、有挑战性的研究方法来进行全球的大量样品的收集、处理、测序及分析等工作。”

随后，来自各地的专家学者相互分享了微生物学在生态、健康、医学、工业、农业等各领域中最新的学术成果以及微生物基因组学的应用。大会报告如“大规模和小规模研究相结合揭示土壤微生物多样性”，“第一届地球环境微生物计划：10,000个样本的初步研究”，“大豆结瘤的土壤宏基因组学研究”，“基于主要衣壳蛋白基因g23分析基础上的T4噬菌体的全球性分布”，“水生生物的环境微生物计划的研究——具有最多微生物的生态系统”等引起了与会者的关注。华大基因执行总裁王俊结合华大参与的德国致病性大肠杆菌项目和人类肠道宏基因组项目(MetaHIT)向大家介绍了人肠道微生物和环境宏基因组学之间的联系。

EMP 计划旨在全方位分析全球范围内微生物群落的多样性及功能，该项目将对全球典型的环境样本进行宏基因组测序包括土壤、海洋、空气、淡水生态系统等整个地球表面的绝大多数的微生物群落。华大基因拥有先进的科研平台和测序分析能力，将负责EMP亚洲地区环境样本的收集，并对整个项目提供宏基因组测序以及相关的生物信息学分析。

此外，随着测序技术的不断发展，各类基因组研究项目所产生的海量数据的存储及处理问题将面临更加严峻的考验，EMP项目也将如此。针对此问题，在大会第二天，《(Giga)n Science》的执行编辑Scott C. Edmunds将会为各位参会者具体介绍《(Giga)n Science》杂志在进行数据管理和使用方面的情况。该刊由华大基因主办，主要采用全文文献与大型数据库相结合的崭新模式，促进数据的透明性和再现性，挖掘数据可利用的最大潜力，从而为广大科学工作者提供前沿、有效的数据以及生物学发现等资源。

此次研讨会学术气氛浓厚，学者反响热烈，为微生物研究领域的专家学者们提供了一个良好的交流平台，华大基因作为全球最大规模的基因组学研究中心和本次会议的主办方，拥有大规模的基因组测序平台和强大的生物信息学分析能力，通过资源整合、创新的合作机制，将提高我国在环境微生物研究应用领域的自主创新能力和国际竞争水平。

关于Earth Microbiome Project(EMP)

微生物生态学的一个重要挑战在于如何从微生物的结构与功能上来了解微生物(细菌、古细菌、真菌和病毒)。全球微生物基因组研究项目(EMP)提供了相应的解决方案，包括问题本身以及潜在的问题。在任一时间，大约有1 x 1030个微生物生活在这个地球上(地球上的微生物要比其他已知星球上的多)。但是，到目前为止，全球环境DNA总量却比一升海水或一克泥土里所提取的 DNA量的百分之一还要少。因此，极度缺少对地球上复杂多样的微生物研究。然而，高通量测序技术为探索微生物世界提供可前所未有的机会。与以前的微生物或微生物群体测序相比，EMP的提出将会带来更加巨大的影响。该项目可以获得大约500,000个重测的基因组，一个全球的代谢模型和一个所有信息可视化的数据分析入口，这将可以更好的描述每个生物群落的蛋白质空间结构及环境代谢模型。参与该项目的主要单位有华大基因(BGI)、阿拉贡国立实验室、芝加哥大学、科罗拉多大学、劳伦斯•伯克利国立实验室和美国基因能源联合研究所。

关于《(Giga)n Science》杂志

《(Giga) n Science》杂志是由华大基因主办，面向所有使用或产出海量数据的生物学研究者的开放阅读期刊。该期刊将采用全文文献与大型数据库相结合的崭新模式，为广大科学工作者提供前沿、有效的数据以及生物学发现等资源。数据库中不只是“组学”相关的数据信息，还包括一些其他类型的数据信息，如影像数据等可分享的数据信息。

《(Giga) n Science》杂志将会集数据管理、分享及引用于一体，为存储数据的公开及分析提供有利的条件。高性能计算机已经为海量数据产出的研究带来了革新，《(Giga) n Science》必将会促进数据的传播与使用。运用华大基因高效能计算平台以及专业生物信息分析，文献与数据库相结合的新形式将会促进数据的透明性和再现性，挖掘数据可利用的最大潜力。