王秀玲在山间的照片

微生物生态 · 微生物组数据 · 可复现研究

王秀玲

微生物生态与微生物组研究者

连接低生物量分子实验、R 统计分析与生态解释,研究气候、土壤深度和根际环境中的微生物群落。

正在寻找微生物生态与微生物组方向的博后及相关研究机会。

01

简介

我的研究经历连接地理学、生态学、生物化学与微生物组数据科学。博士阶段在波茨坦大学和德国亥姆霍兹地学研究中心(GFZ)开展研究,重点研究智利气候梯度与深层土壤微生物群落,同时开展根际、食用菌表面细菌与真菌群落研究。

我的主要工作涵盖实验设计、低生物量样品 DNA 提取、qPCR、群落统计分析、科学可视化和论文写作。宏基因组研究中,我侧重下游分析和生态解释,与合作者完成的上游生物信息分析衔接。

下载科研简历(PDF)
专业背景博士研究(尚未获学位)· 生态学硕士 · 地理学学士
国际项目DFG EarthShape · 德国—智利 · 2018–2025
工作语言中文(母语)· 英语
02

核心能力

将实验、数据与生态问题连接起来。

01

气候梯度与深层土壤微生物

沿智利干旱至湿润梯度,研究气候、土壤深度与理化性质如何共同塑造细菌群落。

02

活体与遗迹微生物群落

分离胞内 DNA(iDNA)与胞外 DNA(eDNA),提高低生物量环境中群落生态解释的准确性。

03

根际与食品微生物生态

从药用植物根际群落到食用菌保鲜,研究微生物群落与植物、环境及生产过程的联系。

04

微生物组数据与统计

使用 R 整理数据、分析群落差异与环境关联,并将结果转化为可核验的图表和科学论证。

03

代表项目

EARTHSHAPE · DFG · 2018–2025

德国—智利 EarthShape BIOSOILS 合作项目

参与跨气候区深层土壤研究,围绕气候、土壤深度与微生物群落开展实验和数据分析;优化低生物量土壤 DNA 提取方案,相关流程被 GFZ 实验室采用。
iDNA / eDNA16S rRNA0–200 cmGermany–Chile
查看项目介绍
02

阿魏属植物的根际真菌群落

不同阿魏物种原生生境中的根际真菌群落如何变化?

我的贡献:以第一作者及通讯作者身份完成研究与论文写作,连接群落数据分析与根际生态问题。

ITS · Community ecology · R

发表于 Rhizosphere,2026
03

智利土壤宏基因组与环境梯度

土壤微生物功能潜力如何随环境条件和土壤深度变化?

我的贡献:负责下游数据分析、统计、生态解释与论文写作;上游生物信息分析由合作者完成。

Metagenomics · Functional profiles · R

完整稿件已完成 · 拟投稿 Geoderma

04

学术成果

进行中的稿件

  1. 01
    2026一作 & 通讯已投稿

    Soil archaeal communities in intra- and extracellular DNA share broad regional patterns but diverge locally along the Chilean Coastal Cordillera

    Xiuling Wang, Alexander Bartholomäus, Lars Ganzert, Thomas Friedl, Rómulo Oses, Dirk Wagner

    已投稿期刊:Applied Soil Ecology

  2. 02
    2026一作 & 通讯准备投稿

    Scale-dependent organisation of cell-associated microbial functional genes across climate-soil systems and soil depth in granitoid soils of the Chilean Coastal Cordillera

    Xiuling Wang, Alexander Bartholomäus, Sizhong Yang, Lars Ganzert, Thomas Friedl, Rómulo Oses, Dirk Wagner

    拟投稿期刊:Geoderma

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履历

教育经历

博士研究 · 学位尚未授予

波茨坦大学 · 博士研究在德国亥姆霍兹地学研究中心(GFZ)开展;正在完成论文

生态学硕士

石河子大学 · 微生物生态

地理学学士

郑州师范学院

研究经历

博士研究人员

德国亥姆霍兹地学研究中心(GFZ)· 地球微生物学 · 波茨坦

科研实习

上海市农业科学院食用菌研究所

06

技能

微生物组分析、统计建模、实验方法与 AI 辅助的可复现研究流程。

统计与微生物组数据分析

熟悉 SPSS、群落与网络分析、多变量统计和科学可视化,能够从原始数据推进到论文级结果。

SPSSCommunity analysisNetworksVisualisation

R 语言与可复现计算分析

约 5 年 R 使用经验(2021–至今),覆盖数据整理、统计建模、微生物群落分析和可视化;目前主要采用 AI 协作开发,同时保留方法判断、调试与复现能力。

Rtidyverseggplot2Reproducible analysis

微生物生态实验

低生物量土壤 DNA 提取、PCR、qPCR、文库准备、微生物分离培养,以及 16S、ITS 与宏基因组研究流程。

16SITSMetagenomicsqPCR

计算工作流与 AI 辅助研究

熟练使用 Codex、Claude Code 与 ChatGPT 辅助编程、文档整理和重复任务处理,同时保留方法判断、结果核验与可复现性控制。

CodexClaude CodeChatGPTAgent workflows

合作与联系

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正在寻找微生物生态与微生物组方向的博后及相关研究机会。 也欢迎科研合作。