昆虫学的许多研究方向都具有悠久的历史,如：分类学、生态学、病虫害综合防治等；同时,昆虫分子生物学、分子系统发育、基因组学等新兴研究在近几十年间也取得了长足的进步。随着多组学技术及高性能计算的发展,生物学研究已经迎来了大数据时代,其应用也迅速拓展到昆虫学的各个领域：(1)在昆虫分类学中,整合分类学(Integrative Taxonomy)主张结合形态学、DNA序列、生物学、生态学等综合证据用以划定物种种界。其中,DNA条形码国际计划(The Barcode of Life)的兴起和迅速推广不仅为整合分类学提供了海量的标准化分子标记,也为快速物种鉴定提供了新的方法。(2)在昆虫多样性研究中,结合第二代高通量测序技术及生物信息学的方法,分析混合样品物种组成甚至相对丰度的技术迅速成熟。混合样本分析的结果通过与标准DNA条形码数据库或者全线粒体数据库的比对,可以快速、准确、经济地获得生物多样性组成的关键信息,使得大规模生态学数据的收集和分析成为可能,从而为环境评估及生态管理效果的评定提供参考依据。(3)在昆虫系统发育关系的研究中,通过大规模转录组高通量测序及denovo组装,可以获得六足总纲的高阶支系中几乎全部单拷贝直系同源基因,用以构建迄今为止最强健的昆虫演化关系(1,000 Insect Transcriptome Evolution)。与此同时,生物信息学方法可以从昆虫转录组中提取出共表达的昆虫基因家族序列、线粒体基因组及共生细菌、病毒等基因序列,为研究昆虫基因进化、基因组学、昆虫与微生物协同进化等提供了极为宝贵的数据集。本报告结合上述研究热点,在介绍最新研究进展的同时,展望大数据在未来昆虫学研究应用中的作用。