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安诺Hi-C新突破,开启分析新篇章

2017-10-31

最近三维基因组学的研究越来越热,小编每天都会接到关于Hi-C技术的咨询。目前大家关于Hi-C研究的疑问,主要集中在做了Hi-C后如何分析获得有用的信息。今天,小编给大家介绍一下利用Hi-C技术可研究哪些生物学问题,及如何解析这些生物学问题。

 

目前Hi-C主要研究的生物学问题包括:个体发育过程中染色体构象的变化、DNA变异引起的表型变化、不同物种染色质构象特征研究。


个体发育过程中染色体构象的变化


真核基因表达调控分为两类:瞬时(可逆调控)及发育调控(不可逆调控),发育和个体生长过程中基因产物需要按照特定的时(stage specificity)空(cell or tissue specificity)顺序进行表达。


DNA变异引起的表型变化


借助Hi-C技术,可分析关键变异位点附近区域染色质构象的不同,从三维构象角度揭示变异导致的调控关系的变化是如何影响基因表达和表型的,经典案例:从三维基因组层面研究手指畸形[1]


不同物种染色质构象研究


一般动物的染色质构象比较类似,有明显的染色质层级结构例如A/B compartments、TADs(topological associated domains,拓扑学相关结构域)、Loops等结构,但对于植物而言,不同植物却有着其独特的特点,这种不同很大程度上取决于决定染色质构象的DNA结合蛋白的差异。


目前Hi-C技术已经应用于遗传疾病-手指畸形 [1]、肿瘤发生发展[2]、X染色体失活[3]、细胞或组织衰老[4]、骨骼发育不全[5]、哺乳动物的早期胚胎发育[6,7]等多种疾病及植物中染色体构象特征、发育过程的研究。

 

三维基因组学,顾名思义是对基因的三维构象进行研究。因此利用Hi-C研究之前,需对研究对象有一个基本的预判,包括:对表型和性状的差异有明确的认识;染色体结构是否发生大的变异,如染色体结构变异(SV),基因拷贝数变异(CNV);染色体条数是否发生变化;或其他表明染色体构象可能发生变化的一系列事件。


Hi-C研究生物学问题的基础在于找出样本间的三维构象差异。小编具体来说一说样本间染色体三维构象差异是如何分析实现的

1-1.png

Hi-C分析会对染色体以一定的窗口大小(如1M)进行划分,这个窗口大小叫做bin size,每一个窗口称作1个bin。通过把Hi-C得到的双端测序数据比对到各个窗口,我们就得到了各窗口的交互数值,以热图的形式展现染色体内所有bin之间的交互特点如下:


染色体互作展示.png

图1 染色体互作展示

QQ图片20171031144452.png

目前研究的染色质构象特征一般分为下图所示的几个层级[8]

染色体不同层级构象.png

图2 染色体不同层级构象


一般把数据做成不同bin size的矩阵来分析不同层级的染色质构象,不同层级的染色质构象对应用于分析的bin size大小如下图:

不同层级的构象对应的分辨率大小.png 

图3 不同层级的构象对应的分辨率大小

QQ图片20171031144600.png

1)矩阵/热图的差减


每个样本都会有一个全基因组所有bins的交互矩阵,要比较两个样本染色质构象的差异,最简单的方法是对两个样本的交互矩阵进行差减,如下图:

样本差减矩阵.png

图4 样本差减矩阵


注:MCF-10A是乳腺上皮细胞细胞系,MCF-7是乳腺癌细胞系,A、B图表示两个样本各自的全基因组交互热图,C图表示的是两个样本的差异,C图中偏红的表示在MCF-7中比MCF-10A交互强的位点,偏蓝的表示在MCF-7中比MCF-10A交互弱的位点。


2)样本间A/B compartments比较


在高等动物中基因组可以划分为两个compartments,称作A/B compartments,它们在基因组中一般呈间隔分布。研究发现A compartments通常与表达活跃的open chromatin相关,而B compartments与转录抑制的closed chromatin相关[9] 。A/B compartments在同一物种中有一定保守性,但一般具有组织特异性。通过对多样本A/B compartments 的分布进行对比,我们能把在A/B compartments构象上保守的基因组分析出来,同时也能分析易发生A/B compartments转换的区域,如下图:

A/B compartments分析.png

图5 A/B compartments分析


然后对发生A/B compartments转换的区域涉及到的基因进行表达差异分布的统计,有助于解释样本特异性表达与染色质活性状态之间的关系。


3)样本间TADs边界变化比较


在高等动物中,染色质的基本结构和功能单元是TAD[10]。TADs的边界通常具有绝缘子蛋白和黏连蛋白的富集,这些结构蛋白对于形成和维持TADs的稳定发挥了关键作用,TADs作为基础的调控单元来行使功能,TADs内有很多像enhancer和promoter之间的互作。TADs结构相对独立,其内部的互作远强于TADs之间的互作。


TADs边界变化比较.png

图6 TADs边界变化比较


一般外界刺激(如:温度刺激或其他处理)、细胞分化过程、染色体结构变异会影响TADs边界的强弱(边界的清晰度)和TADs 内部的交互强度(TAD score),发生变化的TADs 所涉及到基因表达可能会发生变化,这个过程同时伴随着染色质结合蛋白结合情况的变化,也会对基因表达产生影响。


4)样本间有意义互作的差异比较


利用Fit Hi-C软件分析得到全基因组范围内染色质的有意义互作,通过比较样本间染色质的有意义互作数据,结合染色体位置及其多组学数据,可识别是否存在样本特异的调控位点,从而阐明染色质互作差异与样本特异性表达间的关系。

两样本有意义互作比较.png

图7 两样本有意义互作比较

 

安诺基因作为三维基因组学测序技术的引领者,无论是建库测序,还是信息分析,都不断改进Hi-C技术,致力于为广大科研工作者提供最优质、性价比最高的Hi-C测序服务。小编也一直留心安诺Hi-C的各种动态,时常为小伙伴们带来安诺Hi-C的最新消息,这不安诺Hi-C又有重大进展了~


1、测序数据量大幅度减少


依据目前大部分Hi-C高水平论文和安诺基因自身的项目经验,依据分辨率和基因组大小等参数,我们推导出一个科学的测序数据量计算公式,并通过提高单个文库的数据量产出,大大减少了Hi-C所需测序数据量和文库数量,从而大幅降低了Hi-C测序的成本,使得Hi-C技术可以为更多的科研工作者服务。此进展对于Hi-C测序具有指导性意义,下面列举几个物种的对比数据,大家感受一下~


表1  Hi-C测序数据量比较

Hi-C测序数据量比较.png


2、建库成功率和有效数据利用率更高


Hi-C技术的一大难点在于高水平文库的构建,提高数据利用率。安诺基因作为Hi-C项目经验200+,文库500+的业内老司机,设置了最严格的文库质控标准,步骤最繁琐的数据质控流程,为您的Hi-C文库和数据质控保驾护航。


表2  安诺基因Hi-C测序文库质控标准

Hi-C测序文库质控标准.png


表3 安诺基因Hi-C数据过滤质控步骤

Hi-C数据过滤质控步骤.png


由此才有了以下的优质数据(见表4),某些物种的valid paired-end reads比例已超过CNS文章水平。(PS:如果有人告诉你,他们Hi-C建库保证成功,恭喜你,你遇到了一个骗子~)


表4  安诺Hi-C建库经验数据

Hi-C建库经验数据.png


3、信息分析内容大升级


我们在对Hi-C测序流程实行严格质控的基础上,对分析内容进行了大升级,完善了与GWAS、RNA-seq及ChIP-seq等多组学数据关联的个性化分析内容,从基因表达调控、表观遗传调控等不同维度来阐释生物学事件的相关机制。

Hi-C分析技术路线图.png

图8  Hi-C分析技术路线图

  

4、周期更短,价格更低


安诺率先引入NovaSeq测序平台,具有更高的通量(6TB/run),周期更短(~2d/run),应用更广(所有物种,不同种类文库),价格更低(50元/Gb),以最低的成本助力Hi-C研究!


参考文献:

[1]Lupiáñez D G, Kraft K, Heinrich V, et al. Disruptions of topological chromatin domains cause pathogenic rewiring of gene-enhancer interactions[J]. Cell, 2015, 161(5): 1012-1025.

 

[2]Barutcu A R, Lajoie B R, McCord R P, et al. Chromatin interaction analysis reveals changes in small chromosome and telomere clustering between epithelial and breast cancer cells[J]. Genome biology, 2015, 16(1): 214.

 

[3]Giorgetti L, Lajoie B R, Carter A C, et al. Structural organization of the inactive X chromosome in the mouse[J]. Nature, 2016.

 

[4]Chandra T, Ewels P A, Schoenfelder S, et al. Global reorganization of the nuclear landscape in senescent cells[J]. Cell reports, 2015, 10(4): 471-483.

 

[5]Franke M, Ibrahim D M, Andrey G, et al. Formation of new chromatin domains determines pathogenicity of genomic duplications[J]. Nature, 2016, 538(7624): 265-269.

 

[6]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.

 

[7]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, Dixon JR, Wang X, Zeng J, Xie W. Allelic reprogramming of 3D chromatin architecture during early mammalian development [J]. Nature, 2017, 547(7662):232-235.

 

[8]Fraser J, Williamson I, Bickmore W A, et al. An overview of genome organization and how we got there: from FISH to Hi-C[J]. Microbiology and Molecular Biology Reviews, 2015, 79(3): 347-372.

 

[9]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.

 

[10]Dixon J R, Selvaraj S, Yue F, et al. Topological domains in mammalian genomes identified by analysis of chromatin interactions[J]. Nature, 2012, 485(7398): 376-380.


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