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Hi-C技术的出现和发展掀起了三维基因组学研究的浪潮，该技术通量高，一次建库即可在全基因组范围内研究染色质三维空间结构，已经染色体空间互作关系，有助于更深层次地挖掘和了解基因的调控关系，本文整理了Hi-C数据分析相关的资料。
首先是该领域的一些基本概念
- chromosome-territories:染色质疆域简介
- chromosome conformation capture:染色质构象捕获技术
- 3C的衍生技术简介
- 解密Hi-C数据分析中的分辨率
- A/B compartment:染色质区室简介
- TAD:拓扑关联结构域简介
- chromatin loops:染色质环简介
- Promoter Capture Hi-C:研究启动子区染色质互作的利器
接下来是数据分析软件的各种操作
- 使用HiCUP进行Hi-C数据预处理
- Juicer:Hi-C数据处理分析的利器
- Juicer软件的安装详解
- Juicebox:Hi-C数据可视化利器
- Juicer实战详解
- HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件
- HiC-Pro实战详解
- 使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性
- 使用TADbit识别拓扑关联结构域
其中Hi-C数据的可视化是核心的一项分析内容
- 3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具
- HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具
- 使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据
- HiGlass:高度定制的Hi-C数据可视化应用
- Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器
- 使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据
Hi-C数据分析结果的核心就是染色体互作强度的矩阵，目前也有很多公共数据库，存储了染色质互作的信息
- 3DIV:染色质空间互作数据库
- 4DGenome:染色质相互作用数据库
- 4D nucleome project:染色质三维结构研究必不可少的参考项目
- 3CDB:基于3C技术的染色质互作信息数据库
- 3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库
- iRegNet3D:疾病相关SNP位点在三维调控网络中的作用
除了分析染色体质互作外，Hi-C数据也可以辅助基因组组装
相对其他组学的数据分析，Hi-C数据分析的软件并没有什么特殊的地方，其难点在于数据量庞大，要求硬件资源很大。普通电脑无法胜任Hi-C数据的分析，必须要借助高性能计算机才行。
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