产品描述
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调控元件相互作用图谱。
（引自Pueschel R, Coraggio F, et al. From single genes to entire genomes: the search for a function of nuclear organization. Development , 2016 , 143 (6) :910）武汉金开瑞生物工程有限公司技术顾问、华中农业大学教授， 曹罡课题组与华中农业大学李国亮教授课题组在国际著名期刊Nature Genetic（IF=27.125）上联合发表题为“Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient and cost-effective method for chromosome conformation capture”的研究论文。该论文主要介绍了一种新的染色体构象捕获技术（DLO Hi-C），此技术信噪比高，质量控制于早期，为解析基因组三维结构提供了一种新型、高效、经济的研究方法。
DLO Hi-C实验流程
EGS和甲醛双交联——同时消化和连接——近端连接和酶切——固定80bp短片段建库测序——分析
特点：双交联，两次连接消化，收集测序固定片段；无稀释液体交联，无生物素。
技术优势
● 微量细胞建库：正常建库与生信分析的样本量可低至10万个核
● 高成功率：细胞样本文库构建成功率几乎为100%
● 建库周期短：只需执行两轮简单的消化和连接步骤即可获得高质量的文库。
● 数据更准确：测序前质检，确保数据准确性
● 分辨率更高：在测序数据量更少的情况下，互作矩阵分辨率更高，染色质结构分析得到的数据也更多
● 较高的信噪比：使用多种措施来减少噪音，保证高质量的数据输出，分析更准确
● 量身定制个性化分析方案：提供DLO Hi-C的标准分析外，更注重与RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq和甲基化等多组学表观遗传分析，提供个性化的生信分析方案
研究思路
Hi-C可以与RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-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。
结果展示
1、几种不同的Hi-C衍生方法的对比分析
2、几种不同的Hi-C的衍生方法的矩阵图
3、较优的三种Hi-C衍生技术的A/B compartments 、TADs、Loops 的数据读取。
推荐文献
| 题目 | 期刊 | 影响因子 | 实验方法 | 关键词 |
| The Energetics and Physiological Impact of Cohesin Extrusion | Cell | 31.398 | Hi-C+ChIA-PET+RNA-seq +ChIP-seq+Western blot+CRISPR/Cas9 | 浆细胞瘤、染色体易位、CTCF、TAD、ATP、B细胞 |
| Genetic determinants of co-accessible chromatin regions in activated T cells across humans | Nature Genetics | 27.125 | Hi-C+RNA-seq +ATAC-seq | T细胞、CD4+T细胞、免疫性疾病、 eQTL |
| Diffuse gliomas classified by 1p/19q co-deletion, TERT promoter and IDH mutation status are associated with specific genetic risk loci | Acta Neuropathol | 15.872 | Hi-C+ GWAS | TERT启动子、弥漫性神经胶质瘤、TCGA |
| Promoter interactome of human embryonic stem cell-derived cardiomyocytes connects GWAS regions to cardiac gene networks | Nature Communications | 12.353 | Hi-C+ GWAS+Western blot+CRISPR/Cas9 | 干细胞、心肌细胞、心脏基因网络 |
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关于金开瑞：
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