隨著大家對生命未知領域的探索，越來越多的需要依靠測序技術對生物的過程、代謝的特性進行解析。尤其是現(xiàn)在廣泛利用的二代測序技術，也是基于短序列的測序方式，它能夠以一種較高性價比的方式，給廣大的科研工作者以及實際的生產過程中的工作人員，提供非常有用的信息。
　　這種測序技術需要我們對生物學過程，包括對計算機代碼有些理解的基礎，其中會包含一些生物信息學領域的專屬名詞，甚至會要求具備編程基礎。這也造成了大家對環(huán)境宏基因組的分析過程上手難度的增加。宏基因組的測序量，一般在6～10GB+，往往帶來的是對計算成本，尤其是計算時長高的消耗。基于北京超級云計算中心（以下簡稱北京超算）的算力資源和平臺，我們搭建了能夠對環(huán)境宏基因組數(shù)據進行分析的軟件和平臺，在這個平臺上能實現(xiàn)群落功能的分析，并且整合了宏基因組分箱技術，以及基于深度學習的病毒組分析。
　　1Tb的數(shù)據大約100個樣本，每個樣本測序深度在10個G左右。單純使用服務器進行分析大約需要150天，在基于北京超算搭建的宏基因組數(shù)據分析平臺上進行計算，7-20天之內就可以完成數(shù)據分析，大大的節(jié)約了時間成本和計算費用成本。
　　北京超算能夠提供非常強的硬件支持，滿足計算需求的同時提供7X24小時的專屬客服支持。近幾年來通過與北京超算的合作達成了一些論文計算的分析過程，并發(fā)表了一些文章。
　　案例1 濕地植物根際錳氧化物強化氨氧化過程
　　在解析錳氧化過程中，利用宏基因組分析平臺，發(fā)現(xiàn)錳氧化過程和氨氧化過程存在耦合作用。錳氧化的過程中其實缺乏在濕地中的探索，我們在全國各個城市進行濕地樣本收集。對根際土和非根際土進行宏基因組測序，以及常規(guī)的理化指標的測定。
　　可以看到，宏基因組的測序量大約是3.7個TB。19年底到20年上半年，我的整個服務器都在跑這個數(shù)據還沒有跑完。在開發(fā)了基于超算的計算流程和計算軟件后，兩個月內完成了所有的計算任務。簡單分享一下我計算的成果。

　　我發(fā)現(xiàn)在蘆葦根際中錳氧化物的豐度含量比較高。錳氧化主要是微生物（介導）的，所以我就好奇這個過程中到底有沒有錳氧化基因有一個富集呢。基因的豐度是通過宏基因測序，然后加上計算獲得的。我在對它進行不同分類比較的時候發(fā)現(xiàn)，根際和非根際錳氧化基因的組成類型其實是不一樣的，植物根際可以顯著的富集幾種類型的錳氧化基因。
　　除此之外，濕地植物的根際核心微生物和錳氧化的含量，有些微生物是和它呈正相關的，有些是呈負相關的。正負相關的這些微生物中，最明顯的功能上的區(qū)別在于：正相關的這些微生物中有一部分是能夠執(zhí)行氨氧化過程的。同樣的，在人工濕地中我們發(fā)現(xiàn)了錳氧化物和鐵氧化物都是微生物群落結構關鍵的驅動因子，同時，錳氧化物的含量和氨氮濃度之間呈非常顯著的正相關性。大家都知道氨氧化很大程度上是由微生物（介導）的，尤其是在人工濕地水處理的過程中。在錳的氧化過程中，錳氧化物起到了非常關鍵的作用。它們二者之間到底有沒有比較強的關聯(lián)性呢？在生物學角度，我們對錳氧化基因和氨氧化基因之間進行了線性的回歸分析，分析發(fā)現(xiàn)它們兩個之間有非常強的線性關系。是不是別的氮轉化的過程也和錳氧化的基因有這樣的相關性呢？我們把剩下的一些氮轉化過程的關鍵基因與錳氧化基因進行了關聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)除了氨氧化基因，別的氮轉化基因并沒有和錳氧化基因形成顯著的線性相關性。
　　我們又通過自建amoA的數(shù)據庫，把執(zhí)行氨氧化過程的微生物分成氨氧化古菌、氨氧化細菌和完全氨氧化菌。通過比較分析，我們發(fā)現(xiàn)人工濕地中常規(guī)的水處理環(huán)境中，完全氨氧化菌的比重比較高，高于常規(guī)的氨氧化細菌，并且錳氧化基因的豐度也與完全氨氧化菌之間呈正相關性。
　　對環(huán)境的解析過程，最主要的目的之一是為了把它更好的應用于污染治理過程中，在河北省晉州市龍門村，我們搭建了一個人工濕地的中試裝置。面向當?shù)剞r村的生活污水，我們在一些人工濕地中人為的向其中加入錳砂，即錳氧化物。我們發(fā)現(xiàn)加入的這部分錳氧化物可以提升氨氮的去除負荷，同時amoA的豐度也是得到了非常強的提升。
　　從自然發(fā)展到人為干預污染去除的過程中，由于前期使用超算獲得微生物相關的數(shù)據，大大節(jié)省了分析的時間，有效提升了效率。
　　案例2 飲用水快速濾池完全氨氧化過程
　　在另一個水處理的環(huán)境中，我們考察了飲用水的快速砂濾池，在這個工程水處理的裝置中微生物的一些過程。同樣，我們對它進行了采樣和測序，數(shù)據集大約是1個TB的測序深度。同樣在過程中，我們發(fā)現(xiàn)氨氮轉化比較好，而且和amoA的基因豐度也形成比較線性的關系。通過數(shù)據庫比對分析發(fā)現(xiàn)，其中完全氨氧化菌起到了非常關鍵和重要的作用。它和錳的轉化，錳氧化基因的轉化過程，一同協(xié)同對整個砂濾池中的污染物形成了降解。

　　利用基于北京超算開發(fā)的宏基因組數(shù)據分析平臺，能夠快速的提取其中的微生物信息，并對病毒數(shù)據進行分析，解析水環(huán)境中相對完整的相互作用的網絡；通過開發(fā)基于AI深度學習的算法，能夠對噬菌體形成非常好的識別，包括對宿主的預測。
　　北京超算AI智算云平臺可以提供非常豐富的GPU的計算資源，科研工作者無需自建資源即可完成建模任務，幫助沒有深度學習經驗的同學實現(xiàn)對病毒的解析。

（報告現(xiàn)場）

　　（本文內容整理自：中國科學院生態(tài)環(huán)境研究中心助理研究員王東麟老師在第四屆“氮素生物地球化學循環(huán)”學術論壇的報告實錄）