三维基因组学研究之Hi-C

1. 技术原理

基因组研究的维度可以分为很多种,例如下图所示

其中Hi-C是研究三维结构的一种方法。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。

其中染色质构象捕获(3C)技术是用福尔马林瞬时固定细胞核染色质,用过量的限制性内切酶酶切消化染色质 - 蛋白质交联物,在 DNA 浓度极低而连接酶浓度极高的条件下用连接酶连接消化物,蛋白酶消化交联物以释放出结合的蛋白质,用推测可能有互作的目的片段引物进行普通PCR和定量PCR来确定是否存在相互作用。3C 技术假定物理上互作的 DNA 片段连接频率最高,以基因座特异性 PCR 来检测基因组中 DNA 片段之间的物理接触,最终以 PCR 产物的丰度来确定是否存在相互作用

Hi-C技术在3C的基础上,在酶切后将缺口进行补平(dCTP 进行生物素标),然后用连接酶进行连接,将样本进行超声破碎,随后用生物素亲和层析将片段沉淀(也就是抓下来带有生物素标记的片段),加上接头进行深度测序。

2. 技术流程

下图显示其技术流程


第一步还是用甲醛使细胞内空间上靠近的DNA片段形成共价键;然后用限制性内切酶将染色质片段化;第三步用生物酰化的核酸分子链接酶切形成的粘性末端,链接过程需要在稀释的溶液中进行,有助于形成分子内链接;第四步纯化并片段化DNA,用链霉亲和素的磁珠富集含生物酰化的junction片段;最后,对收集到的junction片段进行建库并使用pair-end方法测序。

3. 分析步骤

Hi-C的优势在于其结合了二代测序,这势必也使得其数据分析相对复杂了。目前比较成熟的数据分析流程大致包含6个步骤:

(1) 前期raw reads过滤(跟一般二代测序数据处理基本一致)
(2) 序列比对。建议采用pair-end测序模式
(3) 定位酶切位点。比对寻找到reads pairs在基因组物理位置之后,通过插入片段大小的限制搜索reads pairs两端每条read所对应的最近的酶切片段。酶切片段的位置代表了DNA交互产生的大致位置
(4) 筛选出有效的比对片段。配对的reads位于酶切位点两端且mapped的方向相反
(5) 整合DNA 片段交互强度。
(6) DNA片段交互矩阵标准化。

分析流程可如下图所示:


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