염색질 3차구조란 핵 안에 3차원으로 배열된 게놈의 구조를 의미한다. 최근 연구 결과에 따르면 염색질 3차 구조는 무작위적 배열보다는 TAD (Topologically Associating Domain) 또는 Loop domain을 기본 단위로 여러 계층으로 구성되어 있으며, 이러한 구조적 제약에 의해 DNA 서열상 멀리 떨어진 인핸서, 프로모터 등 여러 전사 조절 인자들은 3차원 공간상에 인접할 수 있게 되어 전사 조절의 핵심 원리로 제시되고 있다. 이러한 염색질 3차구조는 게놈의 후성유전적 변화와 밀접한 연관이 있기에 최근 염색질 3차구조와 게놈의 후성유전적 변화를 통합 분석하려는 ‘3D epigenome’ 연구가 급격하게 발전하고 있다. 하지만 이러한 연구 분야는 기존의 보편적으로 활용되는 실험 기법이 아닌 Hi-C, micro Hi-C, SPRITE-seq, HiCAR 등 신규 실험 기법 개발과 함께 발전하고 있다. 이에 새로운 실험 기법의 원리 이해 및 해당 데이터 분석 기법을 새롭게 습득해야 관련 분야 연구가 가능한 상황이다. 또한 단일세포 전사체 연구가 생물학 연구의 혁신을 이루었듯이, 염색질 3차구조에 대한 연구 또한 단일세포 수준에서 여러 유전자 조절 modality를 함께 관찰하고자 하는 기술이 지속적으로 개발중에 있다. 나아가 딥러닝 기술의 적용이 관련 분야 연구의 혁신을 가져오고 있는 상황이다.

본 강의에서는 ‘게놈 3차구조 원리’, ‘단일세포 다중오믹스 기반의 게놈 3차구조 연구’, ‘딥러닝 기반의 게놈 3차구조 연구’에 집중하여 관련 이론, 신규 실험 방법, 그리고 기본 데이터 분석을 실습과 함께 숙지하고자 한다. 또한 실제 이러한 염색질 3차구조가 연구가 실제 어떻게 적용될 수 있는지 종양 유전체 분석, 퇴행성뇌질환 단일세포 오믹스 데이터를 중심의 연구 결과를 예로 보여주고자 한다. 또한 본 연구팀이 개발한 3DIV 웹기반 염색질 3차구조 데이터 분석 실습을 통해 Hi-C 데이터 분석을 배워보고자 한다. 이전 강의와 차별화를 위해 딥러닝 기반의 신규 분석법과 최신의 트렌드를 소개하고자 한다.

강의는 다음의 내용을 포함한다:

• 염색질 3차구조 개요 및 데이터 분석
  
• 염색질 3차구조 중심의 단일세포 multi-omics 개요
  
• 딥러닝을 활용한 염색질 3차구조 연구
• 3DIV 기반 Hi-C 데이터 분석 실습