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第六屆國際三維基因組學研討會精彩回顧
文章來源:genecreate 作者:genecreate 發布時間:2019-10-15 16:40
       由清華大學北京信息科學與技術國家研究中心主辦,清華大學結構生物學高精尖中心、清華大學合成與系統生物學中心、華中農業大學協辦的第六屆國際三維基因組學研討會于2019年10月11日在天驕圣地北京市盛大召開,眾多學者如期而至,武漢金開瑞生物工程有限公司受邀參展,和各位專家老師共同見證這場學術盛宴!大會學術氛圍濃重,大咖云集,充分展示三維基因組學研究領域的最新成果和進展,推動我國三維基因組學研究的深入和生物技術產業的蓬勃發展。會議歷時2天,進行了五十多場精彩紛呈的報告。

 
       來,跟隨小編看一下本次大會精彩回顧吧!
       會議開幕式由清華大學教授(國家海外高層次人才引進計劃 “ 千人計劃 ”引進人才),博士生導師,長江講座教授Michael Q. Zhang主持。發言期間,張教授對各位遠道而來的專家老師表達了最真摯的感謝,同時預祝第六屆國際三維基因組學研討會取得圓滿成功。
 
       大會主要圍繞三維基因組學檢測技術 、三維基因組學計算分析平臺 、三維基因組學成像及顯微技術 、三維基因組學可視化模擬技術 、三維基因組學應用(人類、動物、植物、微生物)和結合三維基因組學多組學分析這五個議題展開,下面小編截取了幾個精彩片段和大家分享一下~
 
阮一駿 教授(美國杰克遜實驗室):3D genome organizationand transcription regulation
阮一駿教授整體回顧了基于近端鏈接和抗體捕獲分析染色質蛋白復合體的高通量測序技術及發展動向,并提到基于就近連接的技術無法完全解決單細胞分辨率的高維度染色質相互作用問題。基于此,其研究團隊開發了一種基于液滴捕獲的單分子級別染色質蛋白復合體高通量測序技術ChIA-Drop。通過對于每個液滴中的DNA進行測序,該技術能夠實現對單分子的染色質折疊進行捕獲。
 
謝曉亮 教授(北京大學):Decoding the 3D human functional genome withcorrelated gene modules(CGMs) and transcription factor colocalization(TFC)
謝教授在會中介紹了利用基因模組和轉錄因子共定位模型來解碼人類三維基因組功能的研究成果。謝曉亮教授首先引用了遺傳學家Eric Lander對人類基因組計劃的評語:“Human genome, bought the book, hard to read”,強調了人類基因組解讀的挑戰。隨后,他介紹了單細胞基因組結構捕獲技術Dip-C結合多重末端標記擴增(META),可以對單個細胞進行高通量測序并揭示高空間分辨率的單細胞基因組三維結構。通過單細胞轉錄組的數據分析,其研究團隊發現不同基因轉錄過程的振蕩具有一定的相關性,進而在約12,000個基因中利用相關系數發現了不同相關性基因模組(CGM),并揭示了不同的細胞類型具有不同的CGMs。與此同時,轉錄因子同樣可以用通過相關性產生協方差矩陣,共計20個相互作用對。
 
趙可吉 教授 (美國國立衛生研究院):Detection of multiple levels of chromatinorganization by TrAC-looping
趙教授介紹了多維度捕獲染色質結構的TrAC-looping技術。他介紹,該技術具有捕獲長距離相互作用和無需連接等優勢,通過將Tn5轉座酶加入雙向的連接子,組成四分子復合體。通過利用生物素對復合體進行富集,TrAC-looping可以捕獲開放區域的長程相互作用。該方法和Hi-C相比需要更少的測序量,同時可減少背景噪聲。此外,該方法還能夠很好地檢測不同的轉錄調控相互作用。
 
Frank ALBER 教授 (美國南加州大學):Mapping the spatial organization of genomesthrough data integration
Frank ALBER教授介紹了通過利用多數據整合和算法來實現基因組空間結構重構的研究成果。他表示,整合之后的結果能夠很好重構染色質長程相互作用,染色質區室和亞區室結構。通過對多數據的整合,他介紹不同的亞核區室具有不同的功能,這些區室在不同的細胞類型中具有其具體的功能。
 
付向東 教授 (美國加州大學圣迭戈分校):Endo-siRNAs Act in cis and trans to Maintain Pericentromeric Heterochromatin to Ensure Hight Fidelity ChromosomeSegregation during Mitosis
異染色質的形成和維系對于細胞的表觀遺傳非常重要,但有兩個問題一直沒有得到解決,其一是重復衍生的RNA的來源和作用方式,其二是不同生物中的不同作用機理。其研究團隊發現dicer-2很可能負責產生重復衍生的RNA,尤其是由Gypsy元件轉錄出來的RNA。這些重復衍生RNA以順式和反式的方式來維系核外圍的異染色質。同時,他們還證明,合成的重復衍生siRNA可以用于恢復Dicer-2缺失引起的異染色質形成缺陷。這項研究證明,激活的逆轉座子對穩定的遺傳非常重要。
 
Thomas CREMER 教授 (德國慕尼黑大學):Nuclear organization and function – acytogeneticist’s perspective of chromosome territories, TADs, chromatin domainsand the interchromatin compartment
Thomas CREMER 教授的研究強調了Hi-C和成像技術相結合用于細胞核全貌研究的重要性。

 
Rafael Casellas 教授 (美國國家癌癥研究所):A pliable Mediator acts as a functional, rather than an architectural bridge, between promoters and enhancers
結論顯示,cohesin對啟動子增強子作用關系的調控比mediator和RNA PolII更強,進而提出了新的啟動子增強子作用模型。

 
John T. Lis  教授 (美國康奈爾大學);Chromatin conformation remains stable upon massive heat shock regulated transcriptional changes
John T. Lis  教授在報告中展示了使用熱休克基因家族作為研究對象來觀測轉錄及其激活的成果。他們通過其實驗室開發的能夠對新生RNA捕獲的高通量測序技術例如PRO-seq、PRO-cap等發現,在經歷劇烈的熱休克之后,熱休克基因家族新生RNA立即開始大量轉錄,然而所對應的染色質構象在compartment和TAD層面并沒有產生巨大變化。通過敲低熱刺激的主要調控元件HSF1基因,研究發現雖然在大尺度染色質構象沒有變化,但是通過HSF1的結合強度和接觸頻率能夠很好的預測HSF1的直接調控基因。
 
Feifei Li (中國科學院北京基因組研究所):Widespread transcriptional responses to the thermal stresses are prewired in human 3D genome
Feifei Li 研究小組通過表觀基因組和三維基因組手段,研究了溫度變化刺激對人類細胞的轉錄影響。

 
Giacomo Cavalli 教授 (法國蒙彼利埃大學):3D genome organization and Polycomb proteins in development and cell differentiation
Giacomo Cavalli 教授不僅發現了染色質景觀在早期血統承諾期間進行了重新配置,同時也揭示了其獨特的染色質狀態啟動多能性。

 
Cheng Li 教授 (北京大學):3D genomics and diseases
這項研究報道了MM細胞中的三維基因組相互作用圖譜,并展示了CNV、易位、三維基因組和基因表達調控間的關系。

 
       大會最后,阮一駿教授致大會閉幕辭。阮一駿教授首先回顧了國際三維基因組學研討會的發展歷程,并介紹了三維基因組學在中國的發展現狀與未來前景,并對本屆大會的報告嘉賓及大會組織機構表示感謝。最后,阮一駿教授代表大會組委會公布了由本屆大會參會者共同評選的最佳海報獎獲獎名單,并與眾多嘉賓一道,為獲獎海報的研究者進行了頒獎。
 
       本次會議歷時兩天,會議期間學術氛圍濃厚,大家紛紛對討論的主題獻言獻策,一篇篇見解獨到的文章,一次次深入淺出的發言,每一次發言過后的探討緊張而又激烈,整個會議在熱烈而有序的氛圍中渡過。
 
       會議期間,金開瑞展位火爆異常,眾多參會人員前來咨詢探討,我司劉經理等多位技術人員亦耐心細致的回答每一位學者的問題,現場氣氛熱烈。
  
 
       那么究竟是什么讓大家紛紛慕名而來呢?我司Hi-C技術又有哪些技術優勢呢?
       武漢金開瑞生物工程有限公司提供的DLO Hi-C技術,為華中農業大學曹罡教授和李國亮教授課題組首創,是一種創新的染色質構象捕獲技術。在此次大會中曹罡教授受邀擔任委員會成員。
 
金開瑞DLO Hi-C技術優勢:
1. 微量細胞建庫:正常建庫與生信分析的樣本量可低至10萬個核。
2. 高成功率:細胞樣本文庫構建成功率幾乎為100%。
3. 建庫周期短:只需執行兩輪簡單的消化和連接步驟即可獲得高質量的文庫。
4. 數據更準確:測序前質檢,確保數據準確性
5. 分辨率更高:在測序數據量更少的情況下,互作矩陣分辨率更高,染色質結構分析得到的數據也更多
6. 較高的信噪比:使用多種措施來減少噪音,保證高質量的數據輸出,分析更準確。
7. 量身定制個性化分析方案:提供DLO Hi-C的標準分析外,更注重與RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq和甲基化等多組學表觀遺傳分析,提供個性化的生信分析方案。
 

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