用大数据“治疗”马铃薯癌症

“太惨了，马铃薯叶子和茎秆上布满了病斑，约2000亩的农田可能颗粒无收，罪魁祸首就是晚疫病，该病又被称为马铃薯癌症。”2019年10月，贵州省贵阳市息烽县南挢村马铃薯田的“遭遇”，让董莎萌十分忧心。

为缓解“疫情”，这位南京农业大学植物保护学院教授、博士生导师和他的学生连夜对“患病”马铃薯进行采样分析，破解了致病菌的基因组，并筛选出两款抗病性较好的马铃薯，推荐给当地农民。“明年，那里的农民就可以种这些抗病品种了。”董莎萌说。

这只是董莎萌接手的众多“病例”之一。38岁的董莎萌像一位植保界的“外科医生”，“追”着疫情跑遍全国的马铃薯晚疫病疫区；他又像一位植保界的“码农”，开发出马铃薯晚疫病大数据监控系统，研究我国晚疫病发病与流行规律。

董莎萌在国际上首次在三维水平，对海量作物病菌信息实现了提取、运算与分析，并对病菌的致病型进行了高精度预测和模拟。

打开南京农业大学马铃薯晚疫病卵菌菌株生化培养箱，一个个布满菌丝的培养皿映入眼帘。在这个资源库里，保存着450多份具有代表性的晚疫病菌株，这是董莎萌所在团队用12年收集来的。它们有的来自英国、荷兰、法国，有的则来自我国黑龙江、福建、安徽、贵州等马铃薯主产区。

“中国的马铃薯产量世界第一，且国家推行了马铃薯主粮化战略，而晚疫病是马铃薯的头号‘杀手’，若弄清了我国晚疫病的发病与流行的规律，就可让农民少打农药，指导他们精准选育、丰产丰收了。”穿着白大褂，行走在实验室里的董莎萌脚步飞快。

由于对晚疫病的原有认知不足，研究工具又很有限，至今我国学者对晚疫病的致病和成灾机制，还不是十分清楚。但2017年夏天的一个夜晚，董莎萌迎来了高光时刻。

那晚10点多，董莎萌和学生绘制的国际首个三维晚疫病表观基因组图谱问世。此前，他们就此研究了近3年。

这张图谱，源于董莎萌2014年开始设计集成的一款晚疫病基因组的三维大数据监控系统。“以往国内外科研人员分析晚疫病菌脱氧核糖核酸（DNA）时，只能以二维视角监测基因序列是否发生变异。但三维系统，能看到每个基因序列的空间和结构信息。”他说。

跨越生物学和计算科学两个领域进行研究，这曾一度让董莎萌陷入至暗时刻。“2015年前后，我感到非常痛苦，团队都是做生物研究的，而进行大数据分析需要懂算法。”董莎萌说。

为恶补算法短板，董莎萌开启“学霸模式”，每天十几个小时泡在实验室，一边自学编程、算法，一边四处给专家、同行写信求助，“但吃了不少闭门羹”。即便到了半夜12点，董莎萌办公室的灯还常亮着。

最终，他将传统计算机20多天才能完成的晚疫病致病型数据分析，压缩到了2天。如今，实验室的数据库里，已存储了70余张我国菌株的2维基因组图谱，三维的晚疫病菌表观基因组图谱已增至15张。