泛三维基因组是在多核心个体（或群体）层面，系统比较染色质空间构象（如 A/B 区室、TADs 拓扑相关结构域、染色质环 Loops）的异同。泛基因组告诉我们“多出了哪些基因或变异”，而泛 3D 基因组能告诉我们“这些结构变异（SVs）是如何折叠的，以及它们如何改变了增强子和启动子之间的空间互作，从而影响表型”。
由于高质量的组装和三维测序成本高且分析极具挑战，样本量通常比泛基因组少。
常见规模：通常挑选 10–30个 具有高度代表性的个体（如包含野生祖先种、不同生态型、极端表型的地方种和现代栽培种）。核心建议：不要盲目追求数量，样本的进化梯度和表型差异代表性比单纯凑数量更重要。
这是泛3D基因组最大的生信难点。目前尚无绝对完美的一键式软件，通常需要多步转化：
建立共线性映射：利用软件（如 Minimap2, SyRI, MUMmer）在多重基因组之间建立单拷贝同源区域（Synteny blocks）的坐标映射关系（LiftOver）。
定义保守与特异性结构：将各个样本识别出的 TAD 边界或 Loops 投影到同源坐标系上。如果某个 TAD 边界在所有样本的同源位置都存在，则为核心/保守边界（Core/Conserved boundary）；如果只在特定样本中有，则是特有/可变边界（Private/Variable boundary）。
(1)进化与驯化的“空间折叠”重塑：野生种到栽培种（或正常与疾病模型）进化过程中，不仅仅是基因序列丢失了，更重要的是 3D 空间被打乱了。例如：由于人工选择，某个 TAD 发生融合，导致原本不能接触的增强子“劫持”了新的靶基因，引发产量的提升或性状的改变。
(2)转座子（TE）的“架构师”角色：证明特定家族的转座子不仅是“自私的基因”，它们的插入为基因组提供了新的 CTCF 结合位点或边界绝缘能力，从而驱动了物种特异性 3D 结构的形成。
(3)解开“丢失的遗传力”：结合转录组（RNA-seq），证明传统的 SNP 突变如果没有影响关键基因序列，但破坏了 3D 结构中的染色质环（Loop），依然会导致基因表达变化。
