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三维基因组(Hi-C)的原理以及应用

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生信编程日常
发布2020-05-08 17:11:56
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发布2020-05-08 17:11:56
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Hi-C技术源于染色体构象捕获(Chromosome Conformation Capture, 3C)技术,利用高通量测序技术,结合生物信息分析方法,研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系,获得高分辨率的染色质三维结构信息。Hi-C技术不仅可以研究染色体片段之间的相互作用,建立基因组折叠模型,还可以应用于基因组组装、单体型图谱构建、辅助宏基因组组装等,并可以与RNA-Seq、ChIP-Seq等数据进行联合分析,从基因调控网络和表观遗传网络来阐述生物体性状形成的相关机制。 以下来自菲沙基因讲解视频的整理。原视频https://www.bilibili.com/video/BV1f7411n7zU?p=23

Hi-C与其他三维基因组技术特点
HiC技术实验原理

将三维基因组甲醛交联固定,用内切酶进行酶切,酶切完在末端加生物素进行末端修复,然后进行连接,连接后对去除蛋白并打断成小片段,用磁珠捕获带生物素的片段进行测序。

Hi-C分析流程

(a)首先是质控,过滤后高质量的FASTQ数据(PE,150bp),如果比对软件不支持split mapping的话,一般选用迭代比对,因为连接处由于是基因组外的碱基,可能比对不上。从序列左端25bp开始比对,如果有唯一比对,则停止,如果多个比对位置,则再继续延伸5bp,直到出现唯一比对。或者可以可以选择支持split mapping的软件进行比对,可以通过分段比对处理。 (b)选择高质量的比对数据 (c)HiC特异的比对标准 (d)对Vaild pairs进行矫正。矫正完可以得到互作矩阵。

Ferhat Ay et al;2015

Bryan R. Lajoie et al;2014

常用的分析软件

Software tools for Hi-C data analysis

Tool

Short-read

Mapping

Read

Read-pair

Normalization

Visualization

Confidence

Implementation

aligner(s)

improvement

filtering

filtering

estimation

language(s)

:--

:--

:--

:--

:--

:--

:--

:--

:--

HiCUP [46]

Bowtie/Bowtie2

Pre-truncation

Perl, R

Hiclib [47]

Bowtie2

Iterative

✓ a

Matrix balancing

Python

HiC-inspector [131]

Bowtie

Perl, R

HIPPIE [132]

STAR

✓ b

Python, Perl, R

HiC-Box [133]

Bowtie2

Matrix balancing

Python

HiCdat [122]

Subread

−c

Three options d

C++, R

HiC-Pro [134]

Bowtie2

Trimming

Matrix balancing

Python, R

TADbit [120]

GEM

Iterative

Matrix balancing

Python

HOMER [62]

Two options e

Perl, R, Java

Hicpipe [54]

Explicit-factor

Perl, R, C++

HiBrowse [69]

Web-based

Hi-Corrector [57]

Matrix balancing

ANSI C

GOTHiC [135]

R

HiTC [121]

Two options f

R

chromoR [59]

Variance stabilization

R

HiFive [136]

Three options g

Python

Fit-Hi-C [20]

Python

Hi-C可视化

image.png

数据分析
序列过滤

过滤原理

数据矫正

为什么要做数据矫正?

Eitan Yaffe & Amos Tanay;2011

数据矫正效果

可做的分析

1.cis/trans互作比例

2.互作频率与距离有关

3.compartment分析

4.TAD分析

5.显著互作分析

image.png

Hi-C的应用

1.解析全基因组互作模式

2.辅助提升基因组组装

3.构建基因组单体型图谱

参考: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4556012/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Bryan+R.+Lajoie+%3B+2014 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Eitan+Yaffe%3B2011 http://yulijia.net/cn/%E7%94%9F%E7%89%A9%E4%BF%A1%E6%81%AF/2016/04/15/3C-4C-5C-HiC-ChIAPET-and-ChIPloop.html https://www.bilibili.com/video/BV1f7411n7zU?p=23 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4347522/ https://www.nature.com/articles/ng.947.pdf

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  • Hi-C与其他三维基因组技术特点
  • HiC技术实验原理
  • Hi-C分析流程
  • 常用的分析软件
  • Software tools for Hi-C data analysis
    • Hi-C可视化
      • 数据分析
        • 序列过滤
        • 数据矫正
        • 可做的分析
      • Hi-C的应用
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