尊敬的各位同仁：

　　人类几乎所有疾病都与基因有关，目前已经被确定可以用基因组学技术来诊断和治疗的疾病达到一千四百多种，并且以每三天发现一个的速度快速增长。随着各种测序项目和技术手段的进步，科学家对于各种生物特别是人类自身的基因的了解越来越深，基因组学相关技术正在从实验室快速向疾病研究、临床诊断等实用领域转移。临床基因组学测试也已经从个例研究走向规模化，务实讨论标准和数据共享已经成为共识。除基因组学研究外，转录组学、蛋白质组学、代谢组学等分别从不同角度帮助科学家研究和理解疾病的发生发展，将多个组学结合起来进行生物学集成研究能更好地对疾病进行诊断和治疗。多组学技术已经广泛应用于癌症研究，尤其是用于剖析肿瘤不同生物学特点以发现生物标记物、增进对发病机制的认识、发现治疗方法等方面。

　　用组学技术来分析人类疾病的发病机制或治疗措施，不仅有助于发现可用于临床的分子标记物，还可以在试验环境下探索多种疾病的发病机制。多组学技术已经广泛应用于癌症研究，尤其是用于剖析肿瘤不同生物学特点以发现生物标记物、增进对发病机制的认识、发现治疗方法等方面。与此同时，组学研究作为基础研究仍然处于解读阶段，虽然测序成本下降显著，但是基于海量数据库的计算机分析、人工分析以及数据存储耗时且昂贵，是走向临床的最大挑战，为了促进多组学研究的发展及其在临床转化上的应用，需要包括其它学术团体在内的国际合作。

　　本次会议多组学研究和临床转化研讨会以迈向临床精准医疗为主题，聚焦基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多组学技术联用研究临床疾病，以及多组学数据的整合交叉分析应用，会议涉及基因变异、测序分析、转录调控、代谢研究、RNA干扰等，力图打通多组学研究到临床应用的通道，推动多组学技术在医学转化上的应用。研讨会将汇集国家组学计划领导者、国内组学研究重点实验室的专家以及一线医院的学者，医院医生，遗传检测第三方共同探讨推进多组学研究在临床应用上的进展。

　　为此，我们热诚地邀请您相聚上海，共襄盛会！

　　2016多组学研究与临床转化研讨会  组委会

　　召开时间：2016年3月24日－3月25日

　　大会语言：中文

　　会议地点：上海好望角大饭店（肇嘉浜路500号）

　　2016年3月10日：注册费用优惠截止

　　2016年3月23日：网上报名截止

　　2016年3月23日：全天签到

　　2016年3月24日-25日：会议进行
 

　　中国科学院北京基因组研究所

　　演讲题目：多组学大数据分析与肿瘤精准医学研究

　　上海交通大学系统生物医学研究院

　　研究领域：肝癌发病机制的功能基因组学研究

　　上海交大医学院附属国际和平妇幼保健院

　　演讲题目：精准生殖医学--胚胎遗传学诊断的临床策略

　　中国科学院上海药物研究所

　　研究方向：多组学药物基因关联

　　复旦大学附属中山医院

　　演讲题目：浅谈基因分型检测在临床中的意义

　　上海生物信息技术研究中心

　　研究方向：蛋白质组学研究、系统生物学研究

　　中国科学院大连化学物理研究所

　　演讲题目：基于代谢组学的生物分子功能研究及临床转化应用

　　复旦大学药物基因组学研究中心

　　研究方向：精准医学、药物基因组学和生物医学大数据研究

　　复旦大学生命科学学院

　　研究方向：代谢组学及系统生物学技术、代谢性疾病发生发展

　　北京蛋白质组研究中心

　　演讲题目：基于血清多肽组学的新型组合式标志物发掘与利用

　　上海交通大学Bio-X研究院

　　研究方向：整合组学转化研究中心/多组学数据整合交叉分析

　　上海交通大学系统生物医学研究院

　　演讲题目：以精准临床诊断为目标的蛋白质组学研究

　　复旦大学生物医学研究院

　　研究领域：疾病的蛋白质组学、生物质谱技术和仪器技术

　　中南大学湘雅医院

　　演讲题目：蛋白质组变异在肿瘤精准预测、预防、诊断、治疗和评估中的应用

　　中南大学（临床药理研究所/湘雅医学检验所）

　　演讲题目：药物基因组学分子检测的市场分析与发展趋势
 

　　1、精准医疗趋势下的生物样本库的价值

　　2、肿瘤基因组学研究进展

　　3、"肝脏蛋白质组计划"

　　4、"凤凰工程"代谢组学研究平台介绍

　　5、单细胞测序多组学研究

　　6、下一代临床质谱的发展

　　7、组学信息分析软件与流程开发

　　8、临床基因组学走向普及

　　9、基因组学、蛋白质组学和转录组学与疾病研究

　　10、多组学，大数据，新诊疗

　　1、个体化基因检测与肿瘤治疗

　　2、NGS在临床基因诊断中的潜在应用

　　3、基于多组学和大数据的癌症精准医学研究

　　4、心血管和神经精神系统疾病多组学临床转化医学研究

　　5、整合分析多组学数据筛选疾病靶点——分子与遗传标志物研究

　　1、组学数据标准建设与数据共享挑战

　　2、基因组临床诊断带来的质量控制挑战

　　3、基于组学的临床试验设计

　　4、超灵敏深度测序技术

　　5、组学大数据面临的超高运算能力与分析软件需求

　　6、蛋白质互作网络研究面临的挑战

　　7、多组学（Multi-omics）研究与数据分析
　　会议报名请点击：报名入口