三代高阶三维基因组前沿技术开发
编号：149
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更新：2022-07-08 16:57:09
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特邀报告
报告开始：2022年07月24日 16:20 （Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会议：[S1] 分会场1 » [S1-2] 高通量测序与生命组学大数据
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摘要
三代测序Oxford Nanopore技术近10年发展迅速，被广泛应用于生命科学研究领域。最近有研究团队利用Nanopore长读长的测序优势，开发了能够检测染色质高维互作信息的技术（Pore-C），能够克服传统Hi-C只能研究两两基因位点互作的局限性。在此基础上，团队针对Pore-C技术低通量的问题，建立了高通量高阶的三维基因组技术,显著减低成本。其次针对高维互作序列比对的计算难点，开发了高阶数据序列比对方法(PCAlign)，实现了高完整性和准确性的比对，提高了数据的有效利用率。最后针对HiPore-C单倍型三维基因组计算的难点，基于变异识别神经网络模型和“contact-rescue”策略建立了高阶三维数据单倍型3D基因组方法(Hap3D)，实现染色体水平定相，显著提高单倍型三维基因组分辨率和完整度，加速HiPore-C技术的广泛应用。
关键字
报告人
肖传乐
中山大学中山眼科中心肖传乐，生物信息学博士，中山大学中山眼科中心副研究员，广东省杰出青年基金项目获得者。长期致力于测序数据分析方法开发及应用研究，近年来针对三代测序基因组学和表观遗传学基础研究及应用的计算瓶颈问题建立了系列关键计算模型和支撑软件。主要研究方向有：（1）三代测序数据基因组计算方法开发；（2）三代测序表观遗传学方法开发及应用；目前在Nature Methods、Molecular Cell、Nature Communications、NAR和Cell Discovery等期刊发表高水平SCI论文二十余篇，先后开发NECAT、DeepMod、MECAT，MECAT2和FANSe2等十余个生物信息学分析工具，Frontiers in Genetics专刊特邀编辑，Nature Methods、Nature Communications、Genome Biology等专业期刊审稿人。
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