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项目简介
技术流程
样本要求
结题报告
FAQ
项目简介

     2009年,Job Dekker 研究团队利用Hi-C技术分析人类正常淋巴母细胞染色体中基因座空间交互信息,首次提出Hi-C技术的概念。

     Hi-C技术是染色体构象捕获(Chromosome conformationcapture,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,研究三维空间中调控基因的DNA元件。

     动物群体细胞Hi-C测序:Hi-C技术源于染色体构象捕获(Chromosome Conformation Capture—3C)技术,以整个细胞核为研究对象,利用高通量测序技术,结合生物信息学方法,研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系;通过对染色质内全部DNA相互作用模式进行捕获,获得高分辨率的染色质三维结构信息,并与ChIP-seq、转录组数据联合分析,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。

  植物群体细胞Hi-C测序:植物Hi-C技术以整个细胞核为研究对象,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;通过对染色质内全部DNA相互作用模式进行捕获,获得高分辨率的染色质三维结构信息。云生物Hi-C研发团队采用独特的细胞破壁及甲醛固定技术,成功降低文章中的自环比例、提高了有效数据比例。

      Hi-C辅助基因组组装:Hi-C技术源于染色体构象捕获技术,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。基于Hi-C数据中染色质片段间的交互强度呈现出随距离衰减的规律,Hi-C可以用于基因组组装,将杂乱的基因序列组装到染色体水平。

  捕获Hi-C测序:捕获Hi-C技术源于染色体构象捕获(Chromosome Conformation Capture—3C)技术,将Hi-C技术与杂交捕获技术相结合,用更小的数据量获取更高分辨率的染色质三维结构信息,并可以与ChIP-seq、转录组数据联合分析,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。

参考文献:

1.Giorgetti L, Lajoie B R, Carter A C, et al. Structural organization of the inactive X chromosome in the mouse[J]. Nature, 2016.

2.Wang C, Liu C, Roqueiro D, et al. Genome-wide analysis of local chromatin packing in Arabidopsis thaliana[J]. Genome Research, 2014, 25(2): 487-93.

3.Xie T, Zheng J F, Liu S, et al. De Novo Plant Genome Assembly Based on Chromatin Interactions: A Case Study of Arabidopsis thaliana[J]. Molecular Plant, 2015, 408(3): 489-492.

4.Jäger R, Migliorini G, Henrion M, et al. Capture Hi-C identifies the chromatin interactome of colorectal cancer risk loci[J]. Nature Communications, 2015, 6.




技术流程

1. 用甲醛对细胞进行固定,使DNA与蛋白,蛋白与蛋白之间进行交联

2. 进行酶切(如Hind III等限制性内切酶),使交联两侧产生粘性末端

3. 末端修复,引入生物素标记,连接

4. 解交联,使DNA和蛋白、蛋白和蛋白分开,提取DNA,打断,捕获带有生物素标记片段,进行建库

5. 测序

技术流程.png

Hi-C实验流程

项目周期


1、动物群体细胞Hi-C测序



产品类型

策略

推荐数据量

周期

动物Hi-C测序

Illumina HiSeq PE50/PE150

12G reads

bin size1kb

75天(标准分析)


2、植物群体细胞Hi-C测序



产品类型

策略

推荐数据量

周期

植物Hi-C测序

Illumina HiSeq PE50/PE150

2G reads

bin size1kb

75天(标准分析)


3、Hi-C辅助基因组组装



产品类型

策略

推荐数据量

周期

Hi-C辅助基因组组装

Illumina HiSeq PE50/PE150

60XPE50

75天(标准分析)


4、捕获Hi-C测序



产品类型

策略

推荐数据量

周期

捕获Hi-C测序

Hi-C文库

视捕获区域大小及分辨率而定

75天(标准分析)

样本要求

动物群体细胞Hi-C测序样本要求


产品类型

文库类型

送样要求

动物Hi-C测序

Hi-C文库

样本处理:细胞/组织需要进行甲醛交联固定。

样本运输:大体积干冰运输。

送样量:一般来讲,2.5*107个细胞能够满足制备一个标准的Hi-C文库,建议培养5*1071*108个细胞用于固定,以保证实验的可重复性。由于细胞数量会影响Hi-C文库的复杂度,因此需要尽量精确的统计细胞数量。组织样本,一个文库需要的DNA量为15-20ug


植物群体细胞Hi-C测序样本要求



产品类型

文库类型

送样要求

植物Hi-C测序

Hi-C文库

样本处理:细胞/组织需要进行甲醛交联固定。

样本运输:大体积干冰运输。

送样量:一般来讲,2.5*107个细胞能够满足制备一个标准的Hi-C文库,建议培养5*1071*108个细胞用于固定,以保证实验的可重复性。由于细胞数量会影响Hi-C文库的复杂度,因此需要尽量精确的统计细胞数量。组织样本,一个文库需要的DNA量为15-20ug


Hi-C辅助基因组组装样本要求


产品类型

文库类型

送样要求

Hi-C辅助基因组组装

Hi-C文库

样本处理:细胞/组织需要进行甲醛交联固定。

样本运输:大体积干冰运输。

送样量:一个文库需要的DNA量为15-20ug



捕获Hi-C测序样本要求


产品类型

文库类型

送样要求

捕获Hi-C测序

Hi-C文库

植物样品:

样本类型:交联后细胞/组织样本、交联后细胞核样本、未交联新鲜植株。

取样要求:新鲜活体植株上的目标组织,推荐取较为幼嫩的叶片、根毛、茎等部位,便于充分交联。

动物样品:

样本处理:一般来讲,2.5*107个细胞能够满足制备一个标准的Hi-C文库,建议培养5*1071*108个细胞用于固定,以保证实验的可重复性。由于细胞数量会影响Hi-C文库的复杂度,因此需要尽量精确的统计细胞数量。组织样本,一个文库需要的DNA量为15-20ug

结题报告

1 项目信息

1.1 背景介绍

1.2 实验流程

实验流程图.png

实验流程图

1.3 信息分析流程

信息分析流程.png

信息分析流程图

1.4 样本信息

2 数据过滤

2.1 原始数据

2.2 数据过滤

2.3 测序数据质量分布

2.3.png

测序质量分布图

2.4 测序数据碱基分布

2.4.png

样品碱基分布图

3 比对分析

3.1 比对到基因组

3.1.png

PE Reads比对

3.2 NT库比对

4 分配到酶切片段

4.1 分子类型统计

4.2 酶切片段覆盖度

4.3 酶切片段深度分布

4.3.png

酶切片段覆盖深度分布图

5 顺反分析

5.1 顺反相互作用比例

5.2.png

顺反式交互比例分布图

5.2 顺反相互作用频率

5.22.png


相互作用强度随距离衰减图

6 染色体相互作用

6.1 染色体间相互作用

6.1-1.png

染色体相互作用的三维图

6.1-2.png

标准化之前的相互作用的热图

6.1-3.png

标准化之后的相互作用的热图

6.1-4.png

反式相互作用的片段的Circle图

6.2 全基因组交互热图

6.2.png

染色体不同区域相互作用的强弱

6.3 染色体内的相互作用

6.3.png

染色体内相互作用的热图

7 结构分析

7.1 Compartments

7.1.png

Iced + Observed/Expected标准化热图

7.1-2.png

相关性热图

7.1-3.png

**第二特征向量分类

8 附录

8.1 参考文献

8.2 使用软件列表

FAQ

1Hi-C 需不需要做重复?

理论上是需要做 3 个重复的,但是从成本角度考虑,暂时 Hi-C 可以做两个技术重复,即如果一个样本理论上需要测 180G 数据量,那我们建两个文库,每个文库测 90G,分析数据相关性比较高后将两个文库的数据进行整合。

2、样品交联后检测出现降解、DNA 蛋白复合物少怎么办?

1) 植物或者动物组织尽量剪碎,保证充分交联。

2)要注意交联反应温度(25度左右)和时间,甲醛处理时间过长,未及时中和容易导致样本降解。

3)同时要保证样本新鲜。

3bin size 的真正含义是什么?

在所设定的 binsize ,80%—90%以上的 bin 对有 reads 支持(80%—90%bin bin 之间有互作),则认为此分辨率是可以达到的。市场上偷换概念者大有人在, bin size 设得特别小,但是很多 bin 都是空的,即和其他 bin 没有互作,可能也就 50% 甚至更低的 bin 之间有互作,达不到承诺的分辨率。

4、Hi-C在辅助基因组组装时有什么作用?

1)Hi-C最主要的作用是将零散的基因组序列锚定到染色体上(这一点类似遗传图谱);

2)还可以对组装的基因组进行纠错处理;

3)在某种程度上进一步提升Contig N50.

5、Hi-C技术与遗传图谱的差异?

1)Hi-C应用单个个体就可以完成染色体构建;

2)Hi-C挂载染色体效率高达90%以上;

3)但Hi-C技术不能进行QTL定位。