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辅助组装测序技术的那些事儿——Hi-C

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浏览:- 发布日期:2017-07-21 10:21:53【

基因组组装和拼接质量是一切基因组后续分析的前提。无论是Sanger测序、二代测序或者三代测序完成的基因组,都很难将基因组组装到染色体水平。那么在原有的测序技术之上,还有那些技术可以辅助组装呢?

什么是?

Hi-C( Chromosome conformation capture, 3C)又称3C,是2009年由Job Dekker研究团队首次提出【1】,并利用该技术得到人类正常淋巴细胞基因组的三维结构图。Hi-C技术以整个细胞核为研究对象,来研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系,通过对染色质内全部DNA相互作用模式进行捕获,获得高分辨率的染色质三维结构信息。

应用方向?

目前基于Hi-C的主要应用可分成主要三个方向:

辅助基因组组装

揭示基因组三维结构

基因组单倍型图谱构建

为何可用于组装?

Hi-C之所以能用于基因组组装,是基于染色质片段间的交互强度呈现出随距离衰减的规律【2】。如下图所示:

其中不同的颜色代表不同的染色体,纵坐标代表互作频率其随着基因序列线性距离的增大而减弱,然而研究人员观察到大麦中染色体互作频率在200Mb处有显著的提升,在染色体内Hi-C互作矩阵中出现明显的反对角图案,这又反应了所谓的染色体Rabl构象(Rabl构象请自行百度脑补一下吧)【3】。

分析步骤?

1:将双端测序reads比对到已有二代或三代组装的的Draft genome序列。

2. 将比对得到的bam文件进行排序筛选两端都成功map到参考基因组上的reads就可以认为是1对raw Hi-C interaction;

3. 保留map位置上游500bp有酶切位点且两个map的位置不能距离较远的raw Hi-C interaction最终得到Hi-C raw matrix。

特点?

95%挂载到染色体,序列覆盖更全,更完整

无需借助群体数据,单个个体就能实现染色体定位,结果误差小、可靠

相对遗传图周期短,省时省力

!!!小伙伴们注意啦,参考文献也是小编精挑细选的:

【1】Lieberman-Aiden E, Van Berkum N L, Williams L, et al. Comprehensive mapping of long-range interactions reveals folding principles of the human genome[J]. science, 2009, 326(5950): 289-293.

【2】Burton J N, Adey A, Patwardhan R P, et al. Chromosome-scale scaffolding of de novo genome assemblies based on chromatin interactions[J]. Nature biotechnology, 2013, 31(12): 1119-1125.

【3】Mascher M, Gundlach H, Himmelbach A, et al. A chromosome conformation capture ordered sequence of the barley genome[J]. Nature, 2017, 544(7651): 427-433.

【4】Bickhart D M, Rosen B D, Koren S, et al. Single-molecule sequencing and chromatin conformation capture enable de novo reference assembly of the domestic goat genome[J]. Nature Genetics, 2017, 49(4): 643-650.

【5】Mostovoy Y, Levy-Sakin M, Lam J, et al. A hybrid approach for de novo human genome sequence assembly and phasing[J]. Nature methods, 2016, 13(7): 587-590.

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