3D基因组学文章Nature、Cell两连发,安诺Hi-C技术全解析

来源: 安诺基因   2017-7-25   访问量:149评论(0)

近日,中国科学家在Nature[1]Cell[2]杂志“背靠背”发表3D基因组学研究成果。两篇文章利用Hi-C技术解析了小鼠配子、受精卵和早期胚胎细胞中的三维基因组结构特征,系统报道了小鼠染色体三维结构在早期胚胎发育过程中的动态重编程过程,为研究者深入研究哺乳动物早期胚胎中基因组的立体结构和精细调控做了重要的铺垫。

 

两篇研究都利用了一项大家很少接触的Hi-C技术,今天小编为大家详细解析Hi-C技术。


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Hi-C(High-throughput chromosome conformation capture)技术,它是由3C技术发展而来,结合了生物素标记筛选和高通量测序技术,通过交联、酶切、连接等步骤,实现全基因组范围内染色质交互的高通量检测。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。


 

 

01

生物学应用

 

 

Hi-C技术目前生物学方向主要应用于基因组组装、单体型图谱构建、辅助宏基因组组装等各个方向。


 

图1 Hi-C技术生物学应用

 

 

02

医学应用

 

 

目前Hi-C技术在肿瘤研究、复杂疾病研究、胚胎发育等各大医学领域都有广泛应用。


表1 Hi-C技术在医学方向研究案例

 

 

 

 

目前,Hi-C技术根据物种及分辨率等内容有相应的技术分类,目前分为动植物群体Hi-C、单细胞Hi-C、微生物Hi-C等各大技术类型。2015年初,安诺基因在国内首家推出Hi-C测序服务,包括动物群体细胞Hi-C测序和单细胞Hi-C测序服务,并将染色体三维构象解析的分辨率提升至1kb的世界顶尖水平。


 

 

图2 安诺Hi-C技术类型


 

 

Hi-C测序技术不同物种的建库方法会有差异,对于Hi-C技术最重要的评估指标Valid pair rate。安诺基因是国内首家提供从Hi-C文库构建到数据分析全套服务的公司,也是国内Hi-C测序项目及物种经验最丰富的基因技术公司(表2),安诺基因作为三维基因组学技术的“行家”,凭借国际领先的Hi-C建库技术、分析流程、严格的文库质控标准(表3),正在以绝对的优势引领3D基因组学的研究。


表2 安诺基因Hi-C测序项目经验


表3 安诺基因Hi-C测序文库质控标准

 

 

 

 

 

参考文献:

 

 

[1]Du Z, Zheng H, Huang B, Ma R, Wu J, Zhang X, He J,Xiang Y, Wang Q, Li Y, Ma J, Zhang X, Zhang K, Wang Y, Zhang MQ, Gao J, DixonJR, Wang X, Zeng J, Xie W. Allelic reprogramming of 3D chromatin architecture during early mammalian development [J]. Nature, 2017, 547(7662):232-235.

[2]Yuwen Ke, Yanan Xu, Xuepeng Chen, Songjie Feng,Zhenbo Liu, Yaoyu Sun, Xuelong Yao, Fangzhen Li, Wei Zhu, Lei Gao, Haojie Chen, Zhenhai Du, Wei Xie, Xiaocui Xu, Xingxu Huang, Jiang Liu. 3D Chromatin Structures of Mature Gametes and Structural Reprogramming during Mammalian Embryogenesis[J]. Cell, 2017, 170(2):367–381.e20.

[3]Giorgetti L, Lajoie BR, Carter AC, Attia M, Zhan Y, Xu J, Chen CJ, Kaplan N, Chang HY, Heard E, Dekker J. Structural organization of the inactive X chromosome in the mouse[J]. Nature. 2016, 535(7613):575-9.   

[4]Servant N, Varoquaux N, Lajoie BR, Viara E, ChenCJ, Vert JP, Heard E, Dekker J, Barillot E. HiC-Pro: an optimized and flexible pipeline for Hi-C data processing[J]. Genome Biol. 2015, 16: 259.

[5]Servant N, Lajoie BR, Nora EP, Giorgetti L, Chen CJ, Heard E, Dekker J, Barillot E. HiTC: exploration of high-throughput 'C' experiments[J]. Bioinformatics. 2012, 28(21):2843-4.


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