关于Hi-C测序技术

Hi-C(High-throughput chromosome conformation capture)技术源于3C(Chromosome Conformation Capture,染色体构象捕获)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在空间位置上的交互关系即染色体三维结构。

Hi-C研究领域
Hi-C技术原理

(1)使用多聚甲醛处理细胞,将DNA与蛋白交联,固定DNA的构象;

(2)裂解细胞后,用限制性内切酶处理交联的DNA,产生粘性末端;

(3)末端补平修复,并同时引入生物素,标记寡核苷酸末端;

(4)使用DNA连接酶连接临近的DNA 片段;

(5)蛋白酶消化解除与DNA的交联状态,纯化DNA并打断至长度为300~500bp的片段;

(6)亲和素磁珠捕获标记的DNA ,进行二代建库测序。

安诺Hi-C发展历程
最严格的文库质控
质控点 检测指标
质控点1 样本交联效果检测
质控点2 染色体完整性酶切检测
质控点3 文库效率酶切检测
质控点4 文库片段大小分布和浓度检测
质控点5 小ca231亚洲城官网量测序评估
安诺Hi-C自主研发分析软件

安诺基因与法国居里研究所Edith Heard研究员及Hi-C技术发明人Job Dekker教授共同研发出Hi-Cca231亚洲城官网处理及可视化软件:HiC-Pro、HiTC。

安诺Hi-C合作文章

Hi-C合作文章累计影响因子73.2 平均影响因子14.6。

年份 期刊 影响因子 研究问题
2017年 Molecular Plant 8.688 苦荞基因组
2016年 Nature 38.183 Hi-C研究X染色体沉默机制
2015年 Genome Biology 10.81 自主研发的Hi-C分析软件:HiC-Pro
2014年 Developmental Cell 10.3 随机单等位基因研究
2012年 Bioinformatics 5.3 自主研发的Hi-C分析软件:HiTC
最丰富的项目经验和文库成功率
物种类型 样本类型 建库成功率(%) valid pair rate(%)
动物 动物组织 65.45 63.51
小鼠 动物组织 63.72 56.30
动物细胞 100.00 68.20
动物组织 73.91 54.48
动物组织 100.00 57.69
动物组织 100.00 43.28
动物组织 80.00 48.40
家蚕 动物组织 86.67 52.40
植物 玉米 植物组织 85.19 54.00
水稻 植物组织 79.17 42.30
棉花 植物组织 46.15 28.36
甘蓝 植物组织 75.00 39.70
花生 植物组织 33.33 36.30
拟南芥 植物组织 85.71 47.90
山羊草 植物组织 71.43 27.60
www.ca231.com 酵母 www.ca231.com细胞 100.00 56.25
最全面深入的分析内容

安诺Hi-C分析包括标准分析、高级分析、多组学联合分析、个性化定制分析,可在不同分辨率水平与RNA-seq、CHIP-seq、WGS、GWAS进行多组学联合分析。

参考文献

[1]Zhang L,Li X, Ma B. et al. The Tartary buckwheat genome provides insights into rutin biosynthesis and abiotic stress tolerance[J]. Molecular Plant. 2017 , 10 (9) :1224

[2]Giorgetti L,Lajoie BR,Carter AC. et al. Structural organization of the inactive X chromosome in the mouse[J]. Nature. 2016 , 535 (7613) :575

[3]Nicolas S, Nelle V, Bryan R, et al. HiC-Pro: an optimized and flexible pipeline for Hi-C data processing[J]. Genome Biology, 2015, 16(1):1-11.

[4]Gendrel A V, Attia M, Chen C J, et al. Developmental dynamics and disease potential of random monoallelic gene expression.[J]. Developmental Cell, 2014, 28(4):366-380.

[5]Servant, N. et al. HiTC: exploration of high-throughput 'c' experiments[J]. Bioinformatics. 012(8): 843-2844.