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表观组测序

Hi-C—前沿技术带你走进DNA的三维空间

  • Hi-C技术是染色体构象捕获(Chromosome conformation capture,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信息,研究三维空间中调控基因的DNA元件。 全基因组范围: 全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系。 热点技术: 三维基因组信息作为更高层次的生物学问题解释系统。

应用方向

  • 构建三维基因组

    通过全基因组互作信息,构建3D图谱。
  • 癌症疾病

    肿瘤、精神疾病、代谢病、免疫病等研究。
  • 染色质微环境多组学

    结合转录组、重测序和ChIP-seq数据进行联合分析,从碱基变化、基因表达、蛋白修饰及染色体三维构象分析等多方面深入探讨生物学问题。

诺禾优势

  • 1. 实验稳定

    诺禾Hi-C可稳定获得全基因组范围内不同基因座位之间的空间交互信息。
  • 2. 科学方案设计

    从材料选取,建库测序,到数据分析,每一步都需要科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。

    材料选取

    文库构建

    Illulina

    信息分析

  • 3. 项目文章以及物种经验丰富

    诺禾致源已经成功完成对人、小鼠、大鼠、禽类、哺乳动物、鱼类、贝类、微生物类 (真菌和原核生物)、拟南芥、水稻、玉米、大豆、棉花、小麦、油菜、花生、果树、林木、蔬菜等多种动植物的Hi-C测序和分析,多样化的样本类型均可成功进行Hi-C文库构建,助力客户在Genome Biology、International Journal of Biological Sciences等权威杂志发表多篇高水平文章。

信息分析

基于全基因组的互作信息,获得高分辨率的染色质三维结构信息,并能开发调控基因的DNA元件。
构建染色体跨度单体型 三维结构重构以及调控元件开发
测序质量评估
Hi-C数据质控比对统计
插入片段统计
NT库比对
比对参考基因组 比对及过滤
SNP检测与注释 互作图谱构建
InDel检测与注释 TAD分析
基因组杂合度统计 三维结构重构
染色体跨度单体型构建 调控元件的开发

关联分析

基于多组学文章中的应用场景和经验,诺禾致源搭建了内容丰富的Hi-C与RNA-seq关联分析流程,以助力科研者们发表高分文章。
Hi-C与RNA-seq关联分析 1. Compartment转换与转录组的关联
1.1 Compartment A/B与表达变化
1.2 Compartment A/B与差异表达基因的交集基因的GO富集分析
1.3 Compartment A/B与差异表达基因的交集基因的KEGG富集分析
2. 差异互作区域对应的差异表达基因表达情况
2.1 差异互作区域对应的差异表达基因的表达水平情况
3. 保守TAD区域对应的基因表达情况
3.1 保守TAD的鉴定
3.2 保守TAD的分类
3.3 各类TAD中表达水平上调的基因的比例
3.4 各类TAD中基因表达水平变化分布

送样建议

样本类型 送样建议
新鲜动物组织 >500 mg
新鲜植物组织 >1 g
新鲜培养细胞数量(需要客户固定) >5×106

常见问题

  • 1. 测序深度为多少?

      一般推荐100×,因为测序深度越高,分辨率越高。根据物种人、小鼠等项目经验,深度达到100×时,分辨率能达到40 Kb。

  • 2. 3C、4C、5C、ChIA-PET与Hi-C技术有什么不同?

      3C捕获点对点的染色体信息;4C可以捕获点对多的染色体信息;5C和ChIA-PET可以捕获多对多的染色体信息;Hi-C可以捕捉全基因组范围内的互作信息,包括染色体内和染色体外的相互作用。

  • 3. Hi-C的三维结构怎么验证?

      一般是根据FISH的数据来验证3D结构的准确性,因为FISH数据是在显微镜成像所观察到的真实的染色体之间的三维结构;目前,局限于FISH数据的获得, 我们验证3D结构正确性的方法是先获得人的染色体的三维结构。若该三维结构经过FISH数据验证为准确的,则将构建人的染色体三维结构的方法移植到其他物种上,以构建其他物种的三维结构。

拓展材料

  • 收藏好文

    从分子到性状,表观修饰组学怎么选?
  • 线上课程

    转录调控多组学拓新应用 专题研讨会

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