全基因组染色质互作信息捕获——Hi-C

原创

mob604756f4ef89 2021-03-25 11:46:55 ©著作权

文章标签 Java 文章分类 Java 后端开发

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Hi-C原理：

1、使用甲醛使细胞核内空间上靠近的DNA片段形成共价键

2、使用内切酶将染色质片段化

3、用生物酰化的核酸分子连接酶切形成粘性末端

4、纯化并片段化DNA，用链霉亲和素的磁珠富集喊生物酰化的连接片段

5、对收集的片段建库并进行双末端测序

全基因组染色质互作信息捕获——Hi-C_Java

Hi-C数据处理：

1、质控、过滤，进行序列比对

2、筛选出有效的比对片段，配对的reads位于酶切位点两端且map方向相反

3、整合read pair在基因组上的交互强度，形成互作矩阵

由于测序技术的问题，Hi-C数据不能仅用双末端进行匹配，因为当一段测得的read超过了链接的酶切位点，此时的read是一个嵌合的read，比对不上正确的位置，需要进行一个适当的算法进行切割比对，据统计嵌合的read占据20%，unique read占据75%，如果仅保留unique read则将会丢失大量的信息。ICE的预处理方式如下图：

全基因组染色质互作信息捕获——Hi-C_Java_02

前期的预处理工具包括：

1. HiCNorm http://www.people.fas.harvard.edu/~junliu/HiCNorm/

2. ICE https://mirnylab.bitbucket.io/hiclib/index.html

3. HiC-Pro https://github.com/nservant/HiC-Pro

4. juicer http://aidenlab.org/documentation.html

后期的分析工具包括识别互作区域和TAD：

全基因组染色质互作信息捕获——Hi-C_Java_03

参考文献：

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNzgyNDAxMg==&mid=2247484830&idx=1&sn=a11c4cc24e9317530202a40ed474a768&chksm=e85a1d7ddf2d946beea145092a754db0a14057caf6b6e44714b49a4dd5731cb96c9fc10951f9&mpshare=1&scene=23&srcid=0321t6dHHDU0i8bNbe7CopS0#rd

Forcato, M., et al., Comparison of computational methods for Hi-C data analysis. NatMethods, 2017. 14(7): p. 679-685.

前言

Job Dekker等人在2009年发表于Science的文章首度开发出了Hi-C技术，基于高通量测序研究染色质空间构象的新技术。Hi-C是3C的衍生技术，是基于将线性距离远、空间结构近的DNA片段进行交联，并将交联的DNA片段富集，接着进行高通量测序，对测序数据分析即可揭示染色质的远程相互作用，从而推导出基因组的三维空间结构和可能的基因之间的调控关系。Hi-C适合测试所有的包括特异和非特异性的交互作用，因此是全方位的，但其分辨率较低，且噪声高。