11月25日，由上海交通大学与华大集团联合举办的“人群大数据和时空组学研讨会暨上海交大与华大集团战略合作签约仪式”在上海举行，双方将致力于打造长三角地区最具影响力的产学研深度一体化测序中心实验室，用以支持大型基因组学、时空组学等前沿科研项目，推动生命科学基础研究的进步。

上海交大转化医学研究院执行院长樊春海院士与华大集团执行副总裁、东区首席代表杨爽签署了合作协议。

上海交大党委常委、副校长奚立峰，上海交大医学院附属瑞金医院院长、上海市内分泌代谢病研究所所长宁光院士，上海交通大学医学院分子医学研究院院长谭蔚泓院士，复旦大学附属中山医院副院长周俭，上海交通大学转化医学研究院书记张显明，华大集团联合创始人、董事长汪建，华大集团CEO、华大生命科学研究院院长徐讯，华大集团执行董事、执行副总裁朱岩梅等见证了此次签约。

研讨会上，复旦大学化学系施章杰教授，上海交通大学系统生物医学研究院韩泽广院长，上海交通大学生物医学工程系副主任赵俊教授，上海交通大学转化医学研究院孙洁林教授，上海市儿科医学研究所副所长董艳教授，上海交通大学附属胸科医院病理科韩昱晨主任，复旦大学附属中山医院肝外科高强教授，中科院营养与健康研究所信长朋研究员，复旦大学生命科学学院周雁副教授等作为学术代表与华大研究团队开展了深入交流。

研讨会现场

本次研讨会围绕着大人群基因组学研究和时空组学技术两大前沿议题展开。

在大人群基因组学环节，来自上海交大的曹亚南研究员介绍了中国代谢解析计划ChinaMAP的最新进展。该项目作为目前最具代表性和全面性的中国人群队列研究项目，一期成果覆盖全国27个省份和直辖市、8个民族，利用华大智造DNBSEQ平台，对10588例样本进行了高深度（40×）全基因组测序和系统性分析。

华大智造高级副总裁倪鸣博士介绍了华大智造DNBSEQ平台及大人群基因组学一站式解决方案，并与现场嘉宾就大人群基因组学项目的工具需求进行了深入探讨和交流。

在时空组学技术相关环节中，华大集团CEO、华大生命科学研究院院长徐讯分享了华大最新自主研发的DNB Stereomics时空组学技术，并展示了从小鼠胚胎组织、肝癌等样本中获得的亚细胞级分辨率和厘米级全景视场的转录组信息图谱。在场的学者、专家围绕此技术突破进行了热烈讨论，并就如何开展发育、进化、疾病等方面的引领性的基础科研项目合作进行了探讨。

研讨会现场交流

上海交大是中国历史最悠久、享誉海内外的著名高等学府之一，其学术和科研能力走在全国前列。“以重大疾病的临床问题为导向，合作推动精准医学在健康与医疗领域的转化与应用，促进科技创新与变革，这是我们双方促成此次合作的出发点。”上海交通大学党委常委、副校长奚立峰表示，“科技是第一生产力，创新是引领科技发展的源动力，创新人才和创新工具相结合，才能发挥真正的创新力量。”

目前，由上海交大和华大共同筹建的“国家代谢性疾病研究中心——华大智造测序中心实验室” 已在试运行阶段。该中心实验室集样本前处理、文库制备、高通量测序、基因数据管理等模块为一体，从样本到报告全程自动化，可满足每年五万级以上规模的高深度全基因组测序需求、年产数据达PB级别。

华大集团联合创始人、董事长汪建表示：“在这里，将汇聚华大最新研制的工具和平台，甚至是超前的、尚在‘襁褓’中的核心技术。双方结合各自优势，一定能抓住大科学工程范式，探索关于‘生老病死’的科学问题。”

未来，上海交大和华大将携手开启更多可能，包括在颠覆性、创新性技术的展示和应用等方面起到全国引领和全球示范作用，持续推动我国在基因组学领域的产学研深度联动发展，助力健康中国建设。

国家代谢性疾病研究中心

依托国家转化医学重大科技基础设施，依托国家代谢性疾病临床医学研究中心和国家标准化代谢病管理中心，国家代谢性疾病研究中心以中国自然人群和代谢性疾病大规模队列研究为基础，在糖尿病等重大慢病领域，构建中国人群代谢性疾病的基因组、代谢组、蛋白质组和微生物组数据库及整合分析，形成了中国人群组学数据参考标准。通过基因组测序、基因芯片和基因分型、代谢组质谱分析、深度表型检测和分析、医学影像分析和人工智能算法等先进技术平台，为代谢性疾病的基础和临床研究，多组学数据的标准化构建和解析提供综合性技术服务，促进代谢病预防、诊断和干预相关新技术和研究成果的临床研究，临床转化和应用。

中国代谢解析计划ChinaMAP

中国代谢解析计划ChinaMAP (China Metabolic Analytics Project)基于上海交通大学医学院附属瑞金医院内分泌代谢病学科牵头开展的国家代谢性疾病研究中心，依托转化医学国家重大科技基础设施(上海)和医学基因组学国家重点实验室，以建立独立自主和高质量的中国人群特异性数据和代谢性疾病精准医学为目标而实施建立。在宁光院士的领导下，建立了大规模具有代表性和全面性的中国人群队列研究。ChinaMAP以覆盖中国各地区的研究队列为基础建立了高质量中国人群数据库，通过高深度全基因组数据和精细表型分析，可为疾病机制研究、预防、遗传咨询和公共卫生管理提供依据。

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