课题组计划在2021年招聘新一代基因组技术、生物信息智能处理与分析方向助理研究员2名（事业编制），博士后1～2名。同时，课题组具备先进的基因组学、生物信息学、系统生物学研究平台，经验丰富的带教老师，可以为博士研究生／硕士研究生／访问学生提供合理完善的培养条件。热烈欢迎各位致力于交叉学科研究与转化医学实践的小伙伴联系我们！

2008年至今，申报人作为项目负责人承担课题7项（科技部重点研发计划项目子课题1项、国家自然科学基金项目2项、北京市自然科学基金重点项目子课题1项，国家博士后基金1项，校企合作项目2项）；作为项目骨干参加科技部重点研发计划项目、973、863，国家自然科学基金重大项目、重点项目等各类项目14项。

2008年至今，申报人作为项目负责人承担课题7项（科技部重点研发计划项目子课题1项、国家自然科学基金项目2项、北京市自然科学基金重点项目子课题1项，国家博士后基金1项，校企合作项目2项）；作为项目骨干参加科技部重点研发计划项目、973、863，国家自然科学基金重大项目、重点项目等各类项目14项。

发表SCI论文36篇，其中以第一或通讯作者（含共同）身份在Nature Communications、Genome Research、Genome Biology、Nucleic Acids Research等期刊发表SCI论文18篇（影响因子10分以上论文6篇）；申请中国发明专利4项、获批中国发明专利1项；获得软件著作权2项。主要代表性成果包括：

    1）三维基因组学新技术：首次提出使用限制性内切酶对染色质相互作用复合体进行富集捕获的方法BL-Hi-C（Nature Communications，2017）。对比国际上目前广泛使用的检测方法in situ Hi-C，BL-Hi-C体现出信号更灵敏（提高3倍以上）、信号更特异（提高近10%）、样本起始量更少（降低10倍以上）等特点，相关方法已申请中国发明专利并在申请PCT专利中。从方法发表至今，BL-Hi-C技术已在多个发育、疾病相关课题中得到有效应用。

    2）三维基因组学新算法：基于新一代测序技术产生的Hi-C数据是驱动基因组三维结构与功能研究的关键数据，每批次Hi-C测序样本的数据量往往达到几十Tb，然而快速处理、分析和挖掘Hi-C数据仍旧是当前全球范围内三维基因组学研究的关键痛点和难点问题。因此，在开发BL-Hi-C新技术的过程中，申报人还同时主持开发了3CPET（Genome Biology, 2015），FIND（Genome Research, 2018），HiCDB（Nucleic Acids Research, 2018）等系列Hi-C数据分析算法。上述算法均已申请中国发明专利，并发表在基因组学和生物信息学的顶级期刊上，为构筑具有自主知识产权的三维基因组学数据分析体系建立了基础。其中FIND算法被中科院基因组所刊物GPB评选为“2018年度中国生物信息学十大进展”。

    3）三维基因组学新发现：在三维基因组学新方法和算法开发过程中，我们结合上述三维基因组学新技术和新算法，系统研究了维甲酸诱导白血病HL60细胞分化前后的基因组空间结构改变，观察到白血病HL60细胞的药物应答与GATA2基因调控区域的染色质空间构象改变密切相关。