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第二期表观生物专题研习班开始报名!增强子与染色质高级结构专题
发布时间:2019-10-09 15:05:38

       过去十多年,GWAS研究发现了大量与人类疾病和性状相关的遗传突变,其中超过90% 都位于非编区并且显著富集在增强子序列。这些非编码的顺式调控元件怎么调节靶基因表达?如何在染色质高级结构中发挥作用?在生理与病理条件下又有哪些功能?目前又有哪些最新的实验技术和分析方法来研究增强子的功能和作用机制呢?


想一次性解决上述所有问题?


来参加表观研习班吧!


研习班将在11月10日于广州开班

内容包括

基因组三维高级结构与功能

增强子RNA的功能与机制研究策略

增强子在三维基因组中的研究及最新进展

三维染色质中的RNA转录调控微环境

超级增强子生信分析与数据解读

 



导师介绍



赵志虎研究员

军事医学研究院生物工程研究所

在军事医学科学院获得博士学位,后前往瑞典萨拉大学做博士后、访问学者。长期从事基因组学与表观基因组学、合成生物学等研究。国内最早开展第一代基因编辑锌指核酶ZNF技术研究,先后建立了研究锌指蛋白—DNA、蛋白蛋白、DNA—DNA互作等的多种高通量筛选模型以及蛋白可溶性的理论预测模型CalSorINS。国际首创了环形染色体构象捕获技术4C,在NatureNat GenetGenes DevCell ResSci AdvPNASNucleic Acids ResPLoS GenetBioinformatics等杂志发表SCI论文,累计被引1600多次4C技术在2006年度国际高通量筛选领域最具影响技术的评比中名列第三,被Nature网站评为具有Milestone式的技术,被CellSnapShot专栏推介,是ENCODE4D Nucleome等大型国际表观组学计划重要研究手段。


薛愿超研究员

中科院生物物理所

2010年于武汉大学获博士学位,2010年至2015在美国加州大学圣地亚哥分校进行博士后研究工作。2015年入选中组部“青年千人计划”和基金委“优秀青年科学基金”。主要从事RNA结合蛋白和非编码RNA在细胞重编程、干细胞分化及癌症发生过程中的功能机制研究。近年来主要围绕RNA结合蛋白和miRNA在神经细胞重编程、癌症发生和干细胞分化等方面的作用开展了系统性探索, 取得了前沿性突破,在Cell、Mol Cell、Nature、Gen Dev、Cell Research等发表10多篇科研论文。


周兵研究员

中国科学院动物研究所

中国科学院动物研究所细胞微环境系统生物学研究组组长。2012年于中国科学院遗传与发育生物学研究所获得生物信息学博士学位;随后留所两年进行博士后研究工作。2014-2018年在美国加州大学圣地亚哥分校进行博士后研究工作,从事RNA代谢调控网络、染色质高级结构和功能基因组方面的研究。取得了一系列研究成果:(1)设计并开发了RNA-染色质互作组大规模测序技术GRID-seq的计算与分析流程(Nature Biotechnology 2017)。(2)揭示了真核生物核小体H3K27me3和H3K4me3的去甲基化酶在高等植物中精确调控基因表达的序列依赖性识别与靶向机制(NatureGenetics 2016; Cell Discovery 2015)。(3)建立小鼠饮食与能量干预模型(PNAS 2012)。研究方向主要围绕细胞的身份决定与维持、干性与可塑性的细胞微环境、器官衰老与再生等科学问题。


吴新贵博士(在读)

中山大学中山医学院

2010年于南昌大学取得硕士学位,擅长二代测序数据生物信息分析技术,尤其关注表观遗传多组学数据与疾病的关系整合分析技术。2016年在中山大学青年千人丁俊军教授课题组担任助理研究员,于2017年在stem cell report以共一作者发表文章,揭示YY1与BAF复合体互作通过调控超级增强子来维持胚胎干细胞的多能性。近年来参与多项研究工作,相关研究成果分别发表于Nucleic Acids Research、Nature Communications、Cancer Research等杂志。


王泽林博士

表观生物生信技术总监

2018年于中山大学获得博士学位,导师为屈良鹄教授,主要研究方向为非编码RNA与癌基因组学,一直专注于基因组学大数据分析和挖掘,擅长各种基因组学层面的大数据分析,精通基因组信息与临床表征信息的整合分析以及各种数据的可视化。熟悉机器学习和深度学习算法,设计并开发数据库和研究平台。其研究成果以第一作者或共同第一作者发表于European UrologyCell Reports 等具有较高影响力的学术期刊上。




课程表


时间 导师 课程简介

09:00

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09:50


课程名称:基因组三维高级结构与功能

1. 染色体构象捕获、DNA免疫荧光原位杂交等研究基因组三维结构技术

2. 染色体领地、TAD、NAD、LAD、NOR等基因组三维高级结构概念

3. 基因组三维高级结构对DNA的复制、重组、转录、翻译等的遗传调控以及潜在的非遗传调控作用

4. 基因组三维高级结构的异常与肿瘤等人类疾病之间的关联。

09:25

|

10:40


课程名称:增强子RNA的功能与机制研究策略

1. 增强子RNA的特征

2. 增强子RNA的研究策略

3. 增强子RNA调控基因转录的机制

4. 增强子相关非编码RNA的功能

5. 增强子RNA研究的课题设计与申请

11:00

|

11:50

课程名称:三维染色质中的RNA转录调控微环境

1. 结合已发表文章,介绍GRID-seq如何捕获全基因组RNA相互作用,通过GRID-seq发现RNA有着在不同细胞中有着各不相同的染色质互作特征。

2.结合ChIP-seq分析,进一步发现与染色质互作的RNA更多地富集于超级增强子。

3.GRID-seq如何应用于捕获染色质三维建筑,以及准确地揭示基因表达和表观遗传机制的动态调控。

11:50

|

12:20

自由交流

赵志虎 研究员

薛愿超 研究员

周    兵 研究员

12:10-14:00
酒店自助午餐(学员免费)及午休

14:00

|

14:40

课程名称:增强子在三维基因组中的研究及最新进展 

1. 普通增强子与超级增强子简介及疾病相关研究进展

2. 超级增强子研究实例介绍

3. 三维基因组测序技术及应用介绍

4. 增强子在三维基因组中的课题设计及经验分享

14:40

|

15:10

技术讲座:增强子研究解决方案

15:30

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17:30

课程名称:超级增强子生信分析与数据解读(含实操)

1. 超级增强子分析方法概述
2. 超级增强子一般分析2.1 Peak鉴定2.2 超级增强子鉴定2.3 转录因子结合基序分析2.4 超级增强子差异分析2.5 超级增强子靶基因鉴定2.6 超级增强子靶基因功能富集分析3. 超级增强子高级分析3.1 联合ATAC-seq验证超级增强子图谱3.2 联合RNA-seq研究超级增强子靶基因表达谱3.3 联合RNA-seq鉴定超级增强子转录的非编码RNA3.4 联合TCGA鉴定肿瘤相关的超级增强子3.5 联合HICHIP鉴定超级增强子靶基因3.6 联合HICHIP/HIC鉴定组成超级增强子的hub增强子3.7 联合GWAS SNP鉴定疾病关联的超级增强子4. 常用资源和工具介绍4.1 超级增强子调控网络分析平台SEanalysis介绍与使用4.2 级增强子数据库SEdb介绍与使用4.3 转录调控研究平台Cistrome介绍与使用4.4 WashUEpiGenome Browser介绍与使用4.5 利用JuiceBox可视化HIC互作矩阵4.6 利用Cytoscape构建转录因子调控网络




报名费用

学员

类型

往届学员

新学员

价格

¥ 800 RMB ¥ 1,000 RMB

费用包括

学习资料,当天自助午餐

交通与住宿自行解决

*研习班名额仅有150个!座位安排按照付款先后顺序,欲报从速!

↓↓长按二维码填写报名表↓↓





付款方式

● 方式一:银行汇款

   户   名:广州表观生物科技有限公司

   开户行:中国银行广州怡乐路支行

   账   号:678272246984

   汇款时请务必在附言注明:研习班+姓名; 


● 方式二:微信支付

长按以上二维码并识别,输入研习班费用金额,并添加备注:研习班+姓名

● 方式三:支付宝转账

   账号:xuemin.yang@epibiotek.com

  账户名:广州表观生物科技有限公司


● 方式四:研习班现场刷(公务)卡


注:付款后,请将汇款底单电子版/微信/支付宝的付款手机截图发送至邮箱:marketing@epibiotek.com。付款确认收讫后,我们将通过电子邮件或联系电话等方式通知您。


交通住宿


研习班地点:广州浙江大厦


位置:位于广州市越秀区先烈中路,毗邻中山大学北校区、中大眼科中心、中大肿瘤医院、广东省人民医院,距天河商业中心4公里。

交通:到广州火车站、火车东站均在15分钟车程内,距白云国际机场40分钟车程。酒店旁边为地铁6号线黄花岗B出口,出行十分便捷。导航搜索“广州浙江大厦”即可。

住宿协议优惠价:精品双床房¥398/间,精英大床/双床房¥448/间,贵宾大床/双床房¥548/间,行政套房¥1388/间,贵宾套房¥2388/间

订房方式:学员可按需自行预订,短信或致电会务组陈小姐:15521117343




呼朋唤友,一起来吧!

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报名咨询


陈小姐   联系电话:15521117343

邮箱:marketing@epibiotek.com

 
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