大數據時代來臨，生物資訊(Bioinformatics)熱潮再起，隨著各種定序系統技術不斷提升，微生物的基因體研究也迅速發展。由圖爾思生技舉辦的第三屆亞洲微生物體趨勢論壇，早上論壇聚焦於生物資訊用於微生物的基因體序列分析、生物多樣性度量、基因比較等研究和方法。

分享如何應用長讀(long read)和短讀(short read)定序的應用，他也比較包含illumina、Thermo Fisher、Pacific Biosciences、Oxford Nanopore四種定序平台，並分析長讀、短讀的優缺點，雖然長讀可以讀到基因較大範圍但品質較差，短讀則相反。

他也強調，做bioinformatics甚麼武器都要有，甚麼武器都要會使用，才能補足，長、短讀的不足。

台北醫學大學吳育瑋助理教授。(攝影:林嘉慶)

台北醫學大學吳育瑋助理教授

分享從總體基因體(metagenomics)中重建基因體來分析環境中和臨床上微生物的各別物種。他表示，目前人類推算出世界上擁有10¹²種微生物，但在NCBI公開的微生物基因體約18萬個，相較之下，科學家對微生物認知只有0.00001%，因此在微生物研究上也出現了微生物暗物質(Microbial Dark matter)。

他也表示微生物的基因體研究通常從養菌開始，而許多菌由於未知生長條件，很難培養放大，因此出現微生物暗物質，2015年科學家就呼籲大家不要養菌，要直接用總體基因體定序，來彌補無法養菌。因此吳育瑋教授利用metagenomics來了解微生物與周圍環境的關係。

圖爾思微生物體研究中心郭育倫技術長。(攝影:林嘉慶)

圖爾思微生物體研究中心郭育倫技術長

以不同技術與不同體學來做更深入的綜合討論，他表示近十年，許多關聯性分析指出許多疾病和腸道菌有關，因此科學家想從大數據中進一步找出strain level再透過功能層面與多體學之間的找到疾病與腸道菌的因果關係。

他也比較16S rRNA 與Shotgun metagenomics定序在微生物分類與鑑定上的差異，他表示菌strain level是很重要的，在同一個細菌物種上基因拷貝數變化很大時對功能的影響很大，不同的變異就會造成不同的疾病，所以應該要探討strain level。

他也表示，人類微生物體是一個複雜的生態系統，使用組學技術，包含總體基因體學，代謝體學和宿主基因表達等體學技術的組合來理解微生物體中與疾病和功能仍然具有挑戰性。