2023年7月，上海科学技术出版社出版了18luck新利电竞 生命科学与技术学院宁康教授主编的《AI赋能的微生物组大数据挖掘：方法与应用》一书。该书是以宁康教授带领其教学团队编撰而成。

随着人们对微生物越来越深入的了解，有关微生物群落的基础研究及其在健康、环境等领域的应用研究的重要性愈发凸显。然而，目前国内微生物组学大数据挖掘方面的相关书籍十分欠缺。本书基于微生物组数据整理和整合、微生物组数据挖掘方法、微生物组数据挖掘案例等多方面，较为全面地介绍了21世纪前20年微生物组研究中有关数据分析挖掘和转化应用方面的知识与进展。

图1. 《AI赋能的微生物组大数据挖掘：方法与应用》一书封面和简要内容的介绍。

本书通过理论联系实际的方法，介绍了微生物组大数据挖掘有关知识，主要包括：1）微生物组大数据及其主流分析方法：从微生物组大数据的特点出发，论述了其不同数据类型所对应的具体分析流程以及常用的数据库、软件等资源。2）微生物组大数据挖掘：概述了大数据挖掘中深度学习、人工智能等基础知识，同时总结了目前大数据挖掘的主流方法及其发展瓶颈问题，并详细的阐述了在微生物组大数据挖掘中的人工智能方法。3）微生物组大数据的应用：基于微生物组大数据在不同领域中的应用，基于宿主环境、人体微生物、环境和工程领域三个模块分别例举了近年来的优秀研究实例。最后，对于微生物组大数据挖掘的发展趋势和未来态势进行展望。

该书在编撰过程中十分注重“立德树人”和“实事求是”的教学思想。本书展示了许多微生物组大数据挖掘相关的创新研究工作，其中数十项均来自于中国学者。通过学习这些杰出工作，不但可以增强科研知识水平，也有助于提高中国读者的文化自信，激励大家在日益蓬勃的科研氛围之下踏实奋进、开拓创新，全身心的投入到科研工作中。该书面世以来，被各大专业网站和媒体高度评价，如被当当网评价为“一部具有微生物学与生物信息学学科交叉特色，全面介绍微生物组大数据挖掘方法与应用的学术专著。”

近年来，宁康教授带领的教学团队，针对当前国内大学本科生和研究生阶段的生物信息学、生物统计学等领域面临众多问题，集中力量出版了一系列教材，包括《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》、《生物统计学习题集》，以及英文教材《Traditional Chinese Medicine and diseases: An omics big-data mining perspective》和《Methodologies of Multi-Omics Data Integration and Data Mining》（均为Springer出版社出版），其中《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》是我院获批校级“十四五”本科规划教材建设目录8本中的一本。这些教材作为《生物信息学》、《生物统计学》、《生物学及其前沿》等课程的教学辅导教材并获得好评。

图2. 已出版的系列教材《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》（a）、《生物统计学习题集》（b）、《Traditional Chinese Medicine and diseases: An omics big-data mining perspective》（c）和《Methodologies of Multi-Omics Data Integration and Data Mining》（d）封面。

学院高度重视教育教学教材建设，为适应高等教育创新发展的新趋势，深化“十四五”期间高校教育教学改革与双一流建设，打造符合本科生教学需求的高质量课程与教材，学院于2020年承办第四届“中国高校生物学一流学科建设联盟”会议之教育教学研讨会以来，已出版《医学图像处理-第二版》、《生物医学材料学-材料生物学》、《发酵工程原理与技术》、《酶工程》国家级等新形态教材13本。学院将出版更多具有世界影响力的新形态教材，打造系列特色优质一流课程。