李程 - 北京大学 - 生命科学学院

个人简介

1995年本科毕业于北京师范大学数学系，2001年博士毕业于美国加州大学洛杉矶分校统计系。2002至2013年在哈佛大学生物统计系/Dana-Farber 癌症研究所任职，担任助理教授和副教授。研究组开发的dChip、ComBat系列基因组数据分析算法和软件被同行广泛使用，发表学术论文100余篇，包括作为通讯作者（含共同）在Cell、Cancer Cell、Cell Stem Cell、Nature Immunology、Genome Biology的论文，个人h-index为62。现担任中国病理生理学会实验血液学专委会委员、《Quantitative Biology》期刊“流程与教程”栏目编委。研究组兴趣为三维基因组学实验技术、分析算法开发及其在再生生物学的应用，受到国家自然科学基金委杰青项目、科技部重点研发计划的资助。教育经历: 1997年9月 – 2001年6月，美国加州大学洛杉矶分校，统计学专业，博士学位(导师：Wing H Wong) 1991年9月 – 1995年6月，北京师范大学，计算机专业，学士学位工作经历: 2013年4月 – 今，北京大学生命科学学院、北大-清华生命科学联合中心、统计科学中心，研究员 2008年7月 – 2013年3月，美国哈佛大学公共卫生学院&Dana-Farber癌症研究所，生物统计系，副教授 2002年7月 – 2008年6月，美国哈佛大学公共卫生学院&Dana-Farber癌症研究所，生物统计系，助理教授 2001年7月 – 2002年6月，美国哈佛大学公共卫生学院，生物统计系，博士后（导师：Wing H Wong）

研究领域

三维基因组学实验室近年来，三维基因组学技术快速发展并广泛应用于生物医学问题，从三维空间和时间尺度上研究细胞核内染色质高级结构的组织、功能和动态。我们研究三维基因组学实验技术、分析方法和在生物学问题中的应用。例如：1.基于对癌症基因组中变异出现的原因和后果的研究兴趣，通过Hi-C实验和分析流程，研究多发性骨髓瘤细胞中非整倍体变异对三维基因组和表达谱的影响。2.开发数据建模新算法，预测转录因子依赖于染色质三维结构的空间分布规律。3.开发微量Hi-C实验技术，研究血液谱系分化中三维基因组的变化。生物信息学平台面向生科院、联合中心的生物医学研究人员，提供生物信息在研究项目中应用的咨询。主要工作包括：生物信息软件使用、数据分析、对计算结果的统计意义的解释；侧重于对于高通量测序实验设计、数据分析的咨询；面向生命科学学生的生物信息课程和讲座，介绍生物信息软件、网站的使用和生物统计方法。

近期论文

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1. 3D Genome of macaque fetal brain reveals evolutionary innovations during primate corticogenesis. Luo X✯, Liu Y✯, Dang D✯, Hu T, Hou Y, Meng X, Zhang F, Li T, Wang C, Li M, Wu H, Shen Q, Hu Y, Zeng X, He X, Yan L, Zhang S*, Li C*, Su B*. Cell. 2021. 184(3):723-740.e21. 2. Establishment of intestinal organoid cultures modeling injury-associated epithelial regeneration. Qu M✯, Xiong L✯, Lyu Y✯, Zhang X, Shen J, Guan J, Chai P, Lin Z, Nie B, Li C*, Xu J*, Deng H*. Cell Res. 2021. 31(3):259-271. 3. Senescence-activated enhancer landscape orchestrates the senescence-associated secretory phenotype in murine fibroblasts. Guan Y✯, Zhang C✯, Lyu G, Huang X, Zhang X, Zhuang T, Jia L, Zhang L, Zhang C*, Li C*, Tao W*. Nucleic Acids Res. 2020. 48(19):10909-10923. 4. tagHi-C Reveals 3D Chromatin Architecture Dynamics during Mouse Hematopoiesis. Zhang C✯, Xu Z✯, Yang S✯, Sun G✯, Jia L, Zheng Z, Gu Q, Tao W*, Cheng T*, Li C*, Cheng H*. Cell Rep. 2020. 32(13):108206. 5. Single-cell transcriptome profiling reveals neutrophil heterogeneity in homeostasis and infection. Xie X✯, Shi Q✯, Wu P, Zhang X, Kambara H, Su J, Yu H, Park SY, Guo R, Ren Q, Zhang S, Xu Y, Silberstein LE, Cheng T, Ma F*, Li C*, Luo HR*. Nat Immunol. 2020. 21(9):1119-1133. 6. Single-Cell RNA-Seq Reveals Dynamic Early Embryonic-like Programs during Chemical Reprogramming. Zhao T✯, Fu Y✯, Zhu J✯, Liu Y✯, Zhang Q✯, Yi Z✯, Chen S, Jiao Z, Xu X, Xu J, Duo S, Bai Y, Tang C, Li C*, Deng H*. Cell Stem Cell. 2018. 23(1):31-45.e7. 7. OCEAN-C: mapping hubs of open chromatin interactions across the genome reveals gene regulatory networks. Li T✯, Jia L✯, Cao Y, Chen Q, Li C*. Genome Biol. 2018. 19(1):54. 8. Cell-Cycle-Targeting MicroRNAs as Therapeutic Tools against Refractory Cancers. Hydbring P, Wang Y, Fassl A, Li X, Matia V, Otto T, Choi YJ, Sweeney KE, Suski JM, Yin H, Bogorad RL, Goel S, Yuzugullu H, Kauffman KJ, Yang J, Jin C, Li Y, Floris D, Swanson R, Ng K, Sicinska E, Anders L, Zhao JJ, Polyak K, Anderson DG, Li C*, Sicinski P*. Cancer Cell. 2017. 31(4):576-590.e8. 9. 3D genome of multiple myeloma reveals spatial genome disorganization associated with copy number variations. Wu P✯, Li T✯, Li R✯, Jia L, Zhu P, Liu Y, Chen Q, Tang D, Yu Y, Li C*. Nat Commun. 2017. 8(1):1937. 10. Dynamic chromatin accessibility modeled by Markov process of randomly-moving molecules in the 3D genome. Wang Y, Fan C, Zheng Y, Li C*. Nucleic Acids Res. 2017. 45(10):e85.