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张翼实验室的主要研究兴趣是从静态、离散的样本中准确重建出动态、连续的生物学过程的历史轨迹，以便更好地理解发育、衰老、疾病发生发展的分子机制，为重大疾病的诊断和治疗提供理论依据与技术支撑。
1. 开发解析隐变量的新一代计算方法。
开发前沿工具，即新型计算生物学方法，用于解析复杂数据中隐含的动态特征信息。
开发新型单细胞、单分子水平的实验和计算方法，从静态样本中重建生物过程的动态历史，鉴定其中关键的分子事件。
3. 解析表观基因组复制的分子机制。
综合运用正向遗传学筛选、反向遗传学操作、单分子测序、单细胞多组学分析手段，解析表观基因组复制的分子机制，特别是在衰老、疾病中表观遗传信息复制的分子机制。
1. 开发从单细胞ATAC数据中计算细胞分裂年龄的方法 (Nat.Biotech., 2024)
2. 发现DNA二级结构影响表观基因组复制 (BioRxiv, 2024)
3. 开发将神经活动转化为遗传可操作对象的方法 (J.Neurogenetics, 2012)
Xiao Y, Jin W, Ju L, Fu J, Wang G, Yu M, Chen F, Qian K, Wang X#, Zhang Y#. Tracking single-cell evolution using clock-like chromatin accessibility loci. Nature Biotechnology, 2024. DOI: 10.1038/s41587-024-02241-z.
Xiao Y, Jin W, Qian K, Ju L, Wang G, Wu K, Cao R, Chang L, Xu Z, Luo J, Shan L, Yu F, Chen X, Liu D, Cao H, Wang Y, Cao X, Zhou W, Cui D, Tian Y, Ji C, Luo Y, Hong X, Chen F, Peng M, Zhang Y#, Wang X#. Integrative Single Cell Atlas Revealed Intratumoral Heterogeneity Generation from an Adaptive Epigenetic Cell State in Human Bladder Urothelial Carcinoma. Advanced Science, 2024, 11: e2308438. DOI: 10.1002/advs.202308438.
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