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Hi-C—前沿技术带你走进DNA的三维空间
- Hi-C技术是染色体构象捕获（Chromosome conformation capture，简称为3C）的一种衍生技术，是指基于高通量进行染色体构象的捕获，它能够在全基因组范围内捕捉不同基因座位之间的空间交互信息，研究三维空间中调控基因的DNA元件。 全基因组范围： 全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系。 热点技术： 三维基因组信息作为更高层次的生物学问题解释系统。
应用方向
构建三维基因组
通过全基因组互作信息，构建3D图谱。癌症疾病
肿瘤、精神疾病、代谢病、免疫病等研究。-
染色质微环境多组学
结合转录组、重测序和ChIP-seq数据进行联合分析，从碱基变化、基因表达、蛋白修饰及染色体三维构象分析等多方面深入探讨生物学问题。
诺禾优势
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1. 实验稳定
诺禾Hi-C可稳定获得全基因组范围内不同基因座位之间的空间交互信息。 -
2. 科学方案设计
从材料选取，建库测序，到数据分析，每一步都需要科学、缜密的设计，以保障高质量研究成果。材料选取
文库构建
Illulina
信息分析
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3. 项目文章以及物种经验丰富
诺禾致源已经成功完成对人、小鼠、大鼠、禽类、哺乳动物、鱼类、贝类、微生物类 （真菌和原核生物）、拟南芥、水稻、玉米、大豆、棉花、小麦、油菜、花生、果树、林木、蔬菜等多种动植物的Hi-C测序和分析，多样化的样本类型均可成功进行Hi-C文库构建,助力客户在Genome Biology、International Journal of Biological Sciences等权威杂志发表多篇高水平文章。
信息分析
基于全基因组的互作信息，获得高分辨率的染色质三维结构信息，并能开发调控基因的DNA元件。| 构建染色体跨度单体型 | 三维结构重构以及调控元件开发 |
|---|---|
| 测序质量评估 | |
| Hi-C数据质控比对统计 | |
| 插入片段统计 | |
| NT库比对 | |
| 比对参考基因组 | 比对及过滤 |
| SNP检测与注释 | 互作图谱构建 |
| InDel检测与注释 | TAD分析 |
| 基因组杂合度统计 | 三维结构重构 |
| 染色体跨度单体型构建 | 调控元件的开发 |
关联分析
基于多组学文章中的应用场景和经验，诺禾致源搭建了内容丰富的Hi-C与RNA-seq关联分析流程，以助力科研者们发表高分文章。| Hi-C与RNA-seq关联分析 | 1. Compartment转换与转录组的关联 |
|---|---|
| 1.1 Compartment A/B与表达变化 | |
| 1.2 Compartment A/B与差异表达基因的交集基因的GO富集分析 | |
| 1.3 Compartment A/B与差异表达基因的交集基因的KEGG富集分析 | |
| 2. 差异互作区域对应的差异表达基因表达情况 | |
| 2.1 差异互作区域对应的差异表达基因的表达水平情况 | |
| 3. 保守TAD区域对应的基因表达情况 | |
| 3.1 保守TAD的鉴定 | |
| 3.2 保守TAD的分类 | |
| 3.3 各类TAD中表达水平上调的基因的比例 | |
| 3.4 各类TAD中基因表达水平变化分布 |
送样建议
| 样本类型 | 这样建议（单文库量） |
|---|---|
| 新鲜动物组织 | ＞500 mg |
| 新鲜植物组织 | ＞1 g |
| 新鲜培养细胞数量（需要客户固定） | ＞2×106个 |
常见问题
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1. 测序深度为多少？
一般推荐100×，因为测序深度越高，分辨率越高。根据物种人、小鼠等项目经验，深度达到100×时，分辨率能达到40 Kb。
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2. 3C、4C、5C、ChIA－PET与Hi－C技术有什么不同？
3C捕获点对点的染色体信息；4C可以捕获点对多的染色体信息；5C和ChIA－PET可以捕获多对多的染色体信息；Hi-C可以捕捉全基因组范围内的互作信息，包括染色体内和染色体外的相互作用。
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3. Hi-C的三维结构怎么验证？
一般是根据FISH的数据来验证3D结构的准确性，因为FISH数据是在显微镜成像所观察到的真实的染色体之间的三维结构；目前，局限于FISH数据的获得， 我们验证3D结构正确性的方法是先获得人的染色体的三维结构。若该三维结构经过FISH数据验证为准确的，则将构建人的染色体三维结构的方法移植到其他物种上，以构建其他物种的三维结构。
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