Hi-C又出新品?无需多组学,肿瘤研究新突破
2019.03.22

世界上没有两片完全相同的树叶,也没有两个完全相同的肿瘤细胞。

大数据时代,我们很容易找到每个肿瘤样本中成千上万的突变,

但我们对肿瘤致病机理的认识却九牛一毛。

发现,每一个肿瘤样本的独特结构,

打开,你不曾触及的染色质构象视角。



安诺肿瘤Hi-C,一个为肿瘤样本染色质构象研究量身定制的一站式平台,他的闪光点,你值得期待~



低至一万个细胞建库,珍稀样本的建库福音



一直以来,近千万个级别细胞的Hi-C文库构建标准,极大限制了肿瘤研究领域微量样本的染色质构象解析及深入的研究探索。安诺肿瘤Hi-C,成功突破了样本量“高不可攀”的建库门槛,专业解决珍稀样本的Hi-C建库问题。


1)样本要求

悬浮细胞、贴壁细胞、新鲜组织


2)样本个数

 ≥2个,实验组、对照组


3)样本量需求(单个文库)

常规:5×106个细胞/100 mg新鲜组织;

低样本量:1×104个细胞/10 mg新鲜组织。


4)样本前处理

新鲜样本甲醛固定后,-80℃冻存,干冰冷冻运输。



无需多组学,染色体易位分析一网打尽



癌症中基因组重排事件不仅能改变染色体一维结构,也会改变相关基因区域的三维空间结构。肿瘤Hi-C,无需多组学,一套Hi-C数据,实现染色体间易位事件(Inter-Translocation)检测和所有染色体间互作信号的热图展示。


图1 染色体间易位分析

图1 染色体间易位分析



构象差异分析,肿瘤样本专属套餐


1)IDE模块—顺反式互作强弱多方位比较

染色质相互作用强度随距离衰减,IDE分析可从多角度解析肿瘤样本染色质顺势互作强度的变化。


图2 IDE模块结果展示

图2 IDE模块结果展示


 

2)Delta_HiC 模块差减分析,让差异可视化结果更清晰

癌症细胞系相对于正常样本来说,基因组重排事件的发生对染色体位点间的互作有着重要影响。Delta_HiC分析通过样本间的互作矩阵差减,解析肿瘤样本的特异性互作。


图3 样本间不同位点互作的差异构象

图3 样本间不同位点互作的差异构象



3)TAD 模块挖掘肿瘤样本特异TAD结构

TAD边界滑动分析,不放过肿瘤样本中每一个新形成的TAD边界和消失的TAD边界。特定区域TAD可视化,想分析哪里就展示哪里。


图4 TAD分析结果展示

图4 TAD分析结果展示



4)A/B Compartment 模块肿瘤样本A/B组分差异可视化

多种形式展示A/B组分差异,发现肿瘤样本A/B组分变化情况,统计分析或图片展示,多种结果形式任意选择。


图5 A/B Compartment 模块结果展示

图5 A/B Compartment 模块结果展示  


 

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即日起至2019年4月30日,签单肿瘤Hi-C产品,包含建库测序分析全套服务内容,统一8.5折!您要的性价比,只高不低~ 感兴趣的小伙伴们赶紧联系我们吧!



安诺基因作为业内三维基因组测序技术的服务供应商,自2015年初,首次在国内推出动物群体Hi-C和单细胞Hi-C测序服务,随后将人类染色体三维构象解析的分辨率提升至1kb水平,同年12月在国内首次推出植物Hi-C测序服务。四年来,安诺Hi-C技术不断发展,众多研究者利用安诺Hi-C技术取得了丰硕的成果。作为国内三维基因组测序技术的服务提供商,安诺基因与法国居里研究所、中国农业大学、中科院动物所、西南大学、南京医科大学等多家科研院所深度合作,相关研究成果已发表在NatureGenome BiologyNature communicationsMolecular Plant等国际高水平期刊,累计IF高达109.5,平均IF12.16



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