王寅炤，上海交通大学副教授，博士生导师，主要从事地球环境与微生物协同演化方向的研究。王寅炤目前主持包括国家自然科学基金面上基金项目、培育项目等4项基金，作为骨干成员参与包括国家自然科学基金重点项目、重大研发计划等5项基金。共发表文章45篇，第一/通讯作者18篇，包括Nature Microbiology, Science Advances, Nature Communications等期刊。近年来在该方向取得一些重要进展，包括1）首次发现细胞内同时合成Fe3O4和Fe3S4趋磁细菌的高多样性类群，及其在早期地球辐射中的响应策略；2）分离培养了难培养趋磁细菌XM-1菌株，引发了生物感磁与光合的进化思考；3）发现全新甲烷代谢古菌类群，其中一类以中国神话人物“哪吒”“女娲”命名，推测具有新的代谢过程；4）发现了新的甲烷代谢关键基因并厘清了烷烃代谢古菌的进化关系，提出“两步式”进化过程；5）构建了我国首个水圈深海组学数据库。2015年赴NASA肯尼迪航天中心空间生命实验室研究学习，2016年获得中国科学院大学博士学位，2016年至2019年在上海交通大学从事博士后研究工作，随后留校任tenure-track副教授。目前担任ISME J, Front Mar Sci期刊编委，担任国际微生物生态委员会（ISME）青年科学家委员会委员，深部生命国际研究中心（IC-DLI）委员。
基因组、转录组以及蛋白质组、代谢组等组学数据正在飞速产生，并且快速地渗透到生命科学的具体研究当中。组学大数据是以DNA、RNA以及蛋白质等生物序列为研究对象，以数学模型和高性能计算为技术手段，结合分子生物学的实验方法，研究生物序列大数据的获取和分析。最终目的是通过对生物信息从DNA到RNA到蛋白质之间的储存和流动过程的了解，来系统性地理解生态群落的结构与功能随环境变化背后的分子生物学和生物化学机理。海洋环境作为地球体积最大的生境，微生物量巨大，相互作用关系网络复杂。近年来，利用微生物组技术积累了大量深海微生物群落及相应环境物理化学数据。但各组学及环境参数（metadata）等数据存储标准与分析流程不一，导致分析结果往往存在不可忽视的异质性，难以汇聚成大数据以获得鲁棒性结论。本次报告将针对深海生境，整合深海环境微生物组学及相应环境数据，将使用微生物组数据仓库（NODE/eLMSG）进行标准化，并利用微生物整合分析云系统（iMAC/iMAC+）整合分析上述深海多组学数据及环境数据。最终建立一个系统和定量的深海“微生物群落-元素循环”知识体系，并形成深海水圈微生物组图谱（MASH）。
