报告人：高军涛博士 (清华大学北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学合成与系统生物学研究中心，副研究员)

时 间：2024年1月10日（周三）14:00

地 点：深圳大学粤海校区致原楼1214

拓扑结构域（TAD）作为基因组三维结构的基本结构和功能单位，大小在0.2-1 Mb之间，传统FISH（荧光原位杂交）技术的分辨率低，难以验证这些位于TAD内部的短程相互作用。针对此问题，我们开发了分辨率可达到1kb的Tn5-FISH新方法。该技术通过“切割和粘贴”机制在将DNA切割成最短40 bp的小片段的同时，在片段两端添加Tn5自带的已知序列的接头，实现了每Kb 长度上多达50个荧光分子的理论标记密度，使得Tn5-FISH的分辨率比传统FISH高一两个数量级。Tn5-FISH在世界上首次将PCR FISH和Tn5 转座酶结合起来，和超分辨成像结合，可用于对各种染色质相互作用、尤其时TAD内传统FISH所不能进行验证的染色质互作进行成像。该方法操作简单、耗时短、成本低，拓展了传统FISH在染色质三维结构研究和临床检测中的应用，有较大的临床应用潜力。

在FISH应用于临床的过程中，需要有专人在显微镜下从大量的FISH图像中找到需要的FISH信号，每天长时间的阅片会导致错误率的上升。为了克服这个缺点，我们提出用机器学习的方法来进行智能阅片。我们首先积累了FISH的大数据、开发了基于FISH图像的多组学数据库iSMOD(https://www.i-smod.com/)。该库收录了自FISH发明以来的半个世纪中，已经发表在共计两万多篇（仍在增长中）文献中的各种DNA FISH、RNA FISH数据（包括Tn5-FISH数据）及相应的空间基因组、空间转录组图像数据，以用于监督学习的算法训练。基于FISH成像的空间多组学数据，有助于理解基于染色质和关键蛋白的调控和转录的分子机理。因此，该库还包括了核蛋白的蛋白质组数据，以对细胞核中的三维基因组、转录组和蛋白质组数据进行整合，来更好地理解转录和调控机理。本数据库为开发智能阅片的新算法打下了良好的基础。

在此基础上，我们计划开发基于智能成像和微流控的空间多组学平台，使之小型化、智能化、自动化。

专家简介：

高军涛博士于2005年在德国海德堡大学获得博士学位，2006-2011年在美国做博士后。2012年作为校级引进人才，在清华大学工作至今。高军涛副研究员紧紧围绕 “癌症中的转录调控” 这一科学问题，开发了一系列基于智能成像的（空间）多组学新方法，并用于癌症等疾病的诊断和分子机理研究。主持或参与了多项国家自然科学基金委员会、国家重大研发计划等科研项目。在PNAS, Light: Science & Applications, Nucleic Acid Research, IEEE Transactions on Medical Imaging, ACS Photonics, Nature, Nature Communications等杂志发表论文五十多篇。部分工作被 《Nature Methods》作为“研究亮点”（Research highlights）、《Light: Science & Applications》报道。获得德国纽伦堡国际发明金奖（2023年）、被评为第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛北京赛区复赛优秀创新创业导师（2022年）、多次获得清华大学大型仪器设备效益奖，中国民族医药学会科学技术三等奖（2020年），欧洲分子生物学实验室（EMBL）的短期FELLOWSHIP（2006年），中国科学院彭荫刚奖学金（1999年）等。

社会兼职：中国遗传学会三维基因组学专委会委员，中国研究型医院学会医疗信息化分会医疗和临床科研大数据应用专委会委员，中国自动化学会智能健康与生物信息专委会委员，世界华人医师协会前沿科技与临床转化专委会委员。