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哺乳动物发育和癌症的表观遗传调控机制
本课题组利用生物信息学(干)和分子生物学(湿)等方法,研究哺乳动物发育和癌症的表观遗传调控机制。围绕某一特定生物学问题,基于现有/产生表观基因组学等图谱,利用生物信息学方法在系统层面提出具体的生物学假设,并采用CRISPR/cas9基因编辑等手段开展实验验证。具体研究方向包括(1)设计生物信息学算法,解决生物组学数据分析的定量问题;(2)整合已有表观基因组学数据,构建发育过程中的增强子动态调控网络,寻找关键调控因子;(3)与临床医生/生物学家合作,利用单细胞组学等技术,探索癌症发生和治疗的细胞异质性,寻找潜在药物靶标。
本课题组利用生物信息学(干)和分子生物学(湿)等方法,研究哺乳动物发育和癌症的表观遗传调控机制。围绕某一特定生物学问题,基于现有/产生表观基因组学等图谱,利用生物信息学方法在系统层面提出具体的生物学假设,并采用CRISPR/cas9基因编辑等手段开展实验验证。具体研究方向包括(1)设计生物信息学算法,解决生物组学数据分析的定量问题;(2)整合已有表观基因组学数据,构建发育过程中的增强子动态调控网络,寻找关键调控因子;(3)与临床医生/生物学家合作,利用单细胞组学等技术,探索癌症发生和治疗的细胞异质性,寻找潜在药物靶标。
研究兴趣
论文共 66 篇作者统计合作学者相似作者
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主题
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合作者
合作机构
Mengsha Tong,Shijie Luo, Lin Gu, Xinkang Wang,Zheyang Zhang,Chenyu Liang,Huaqiang Huang,Yuxiang Lin,Jialiang Huang
COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE (2024): 108113-108113
Mengsha Tong, Zan Liu, Jiaao Li,Xin Wei,Wenhao Shi,Chenyu Liang,Chunyu Yu,Rongting Huang,Yuxiang Lin, Xinkang Wang, Shun Wang,Yi Wang,
Computers in Biology and Medicine (2024): 108391-108391
Briefings in bioinformaticsno. 3 (2024)
BMC Genomicsno. 1 (2024): 1-15
Buyun Dang,Qingxiang Gao,Lishan Zhang,Jia Zhang,Hanyi Cai,Yanhui Zhu, Qiumei Zhong,Junqiao Liu,Yujia Niu,Kairui Mao,Nengming Xiao, Wen-Hsien Liu,
Cell reportsno. 5 (2023): 112471-112471
crossref(2023)
crossref(2023)
biorxiv(2023)
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