hic测序原理
《Denovo技术介绍》PPT课件
DNA测序
Nanopore是对DNA链直接测序可以直接 测序同时直接检测碱基修饰。 获得DNA链上的甲基化修饰结果，较 PacBio更为准确有效
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Hi-C 技术
Hi－C技术，一种高通量染色体构象捕获技术（High-throughput chromosome conformation capture），可以实现单个样本辅助基因组组装，使基因组达到染色体水 平
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什么是Denovo？
也叫从头测序。是指对基因组序列未知或没有近源物种基 因组信息的某接、组 装和注释，从而获得该物种完整的基因组序列图谱。
Pacific Bio 测序缺点
错误率高达12.5%，每读8个碱基，就有一个是读错的，错误类型多 为“插入”，即会多读一个碱基。测序错误是随机的，可以通过测序深 度的提高来校正。
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BioNano光学图 谱技术
技术原理
BioNano光学物理图谱技术，简而言之是利用单链酶切技术在DNA上 做荧光标记，再通过纳米孔道对长达几百kb的长链DNA单分子线性化，经 过高分辨率光学系统进行拍照，在较短时间获得更完整的基因图谱，在辅助 基因组组装和结构变异（structural variants，SV）检测等方面有广泛的应 用。
主要产品
人类基因组测序
动植物基因组测序 细菌基因组测序 真菌基因组测序 宏基因组测序
测序工具
一代测序-sanger 二代测序-illumina 三代测序PB/Bionano/nanopore
原理
优势
劣势
华大二代测序原理
华大二代测序原理
华大二代测序（Illumina sequencing）是一种高通量测序技术，也称为高通量测序或短读长测序，是当前最常用的测序方法之一。
其原理基于桥式扩增和碱基荧光信号转换。
具体原理如下：
1. 文库构建：将DNA样品经过酶切或随机剪切形成大量短小的DNA片段。
然后将片段的两端进行连接，形成能够在单个DNA片段上进行扩增和测序的文库。
2. 桥式扩增：将文库中的DNA片段固定在一块玻璃芯片上，然后在其表面进行多次循环PCR扩增。
每轮循环PCR，每个DNA片段都会通过桥式扩增形成成百上千个相同的复制体，因此数目庞大的DNA复制体可在一块芯片上形成成百上千个簇。
3. 碱基荧光标记：在每次PCR扩增之后，加入由四种荧光标记色阵列的碱基（A、C、G、T）以标记进行扩增。
每种标记色阵列与不同碱基配对。
例如，红色标记色阵列代表碱基A，绿色标记色阵列代表碱基C，类似地，黑色标记色阵列代表碱基G，黄色标记色阵列代表碱基T。
4. 去除终止子：在每个周期结束后灭活不必要的核苷酸，然后进行清洁并准备下一个周期。
这个过程可以保证只在当前周期内加入了一种四种碱基的其中一种。
5. 信号检测和图像分析：每个碎片都会在单个碱基位点停顿，因
此在所有碱基位点上的荧光被摄像头记录下来，并分析荧光重叠模式，以确定该位点的碱基。
6. 数据分析：将图像转换为质量草图，并生成碱基对应于原始参
考序列的序列数据文件。
最后，将这些数据与某个基因组的参考序列
进行比对。
因此，通过华大二代测序，可以通过高通量、高速度的方式有效
地得到大量的DNA序列信息。
hic pro质控标准
hic pro质控标准Hi-C（高通量测序法）是一种用于研究基因组三维结构的技术，而HiC-Pro 是用于处理和分析Hi-C 数据的软件工具。
HiC-Pro 提供了一系列的数据处理步骤，包括从原始测序数据处理到生成三维染色体结构的步骤。
以下是一些HiC-Pro 质控的标准和步骤，这些标准可能会因实验条件、测序平台和研究目标的不同而有所变化：1. 测序数据质控：•确保测序数据的质量良好，通常使用FastQC 或类似的工具来进行质控分析。
•检查reads 的质量分数、GC 内容、测序错误率等。
2. 过滤低质量数据：•根据测序数据的质量，过滤掉低质量的reads，以确保后续分析的可靠性。
3. 去除适配体：•如果测序数据中存在适配体（adapters），需要使用适配体去除工具（例如，Trim Galore!）来进行去除。
4. HiC-Pro 流程的质控：•运行HiC-Pro 中的各个步骤，并检查生成的质控报告。
•确保HiC-Pro 过程中的各个阶段的输出结果符合预期。
5. 检查染色体相互作用矩阵：•检查生成的染色体相互作用矩阵，确保数据的稀疏性、分辨率等符合研究需求。
6. HiC-Pro 输出结果的可视化：•使用HiC-Pro 提供的工具或其他可视化工具，检查Hi-C 数据的质量、归一化效果等。
7. 交叉验证：•在进行Hi-C 数据分析之前，可以考虑使用其他的Hi-C 数据分析工具进行交叉验证，确保结果的一致性。
请注意，以上是一般性的质控标准，具体的HiC-Pro 质控步骤可能根据实验设计和具体研究问题的不同而有所调整。
在使用HiC-Pro 进行数据分析时，建议查阅HiC-Pro 的文档和相关文献，以获取详细的使用指南和建议。
一文读懂3D基因组之Hi-C及其数据处理
一文读懂3D基因组之Hi-C及其数据处理Hi-C的起源与发展1953年，沃森和克里克发现DNA双螺旋结构，这标志着生物界进入基因组的研究时代。
此后不久，胰岛素的氨基酸序列得以破解，DNA测序逐渐成为生物学家的重要目标。
1975年Frederick Sanger 等人发明了Sanger测序法，这一突破的性的工作为基因组学的发展甚至是整个生物学发展起到了推动作用。
而后人类基因组计划的开启，人类基因草图的完成等一系列的重大科研项目的进行推进了生命科学的发展。
单分子实时测序，离子半导体测序以及454测序等二代测序的发展，使得测序通量下降成本降低，促进了基因组学的发展。
上图主要阐述了线性基因组学主要研究工作，随着研究深入以及科技发展，科学家已经不满足于在二维寻找基因的信息，尤其是发现染色质有较多有趣的现象时，二维基因组并不能很好解释染色质的这些现象，因而人们开始寻找空间结构也能影响基因表达的信息。
近年来，随着线性基因组的发展，研究者利用荧光原位杂交、染色质构象捕获（chromosome conformation capture,3C）等技术，更加深刻了解到细胞核中染色质的三维构象以及内容。
之后研究者们将3C技术与基因芯片技术融合产生了4C、5C技术。
09年Job Dekker等人将3C技术与二代测序技术结合起来发明Hi-C技术研究染色质DNA与DNA的交互，阮等人发明ChIA-PET技术研究蛋白与DNA交互信息。
基因组学的研究也从一维转变为三维。
从一维的基因组信息, 到二维的交互网络, 再到三维的染色质结构.(a) 一维基因组和表观遗传学数据, 以及 ChIA-PET 示例数据, 虚线表示两个 DNA 片段之间有连接; (b) RNAPII 参与的染色质交互网络、相应的双对数曲线图(典型的无尺度网络标志), n 表示染色质交互的数目, f 表示有 n 个交互的节点数目. 在放大的图中, 节点的颜色表示节点来自于不同的染色体; (c) 通过ChIA-PET 数据重建的一个粗略的染色体在细胞核内的分布结构. 不同的颜色表示不同的染色体. 本图来自于Sandhu 等人。
hi-c 测序原理
hi-c 测序原理
Hi-C测序是一种高通量基因组测序技术，用于研究染色体的三维空间结构和基因组互作。
它基于染色体的物理交联，通过将相互靠近的染色体区域连接在一起，从而揭示染色体上不同区域之间的相互作用。
Hi-C测序的原理可以分为以下几个步骤：
1. 交联，首先，细胞核内的染色体被交联，使得靠近的染色体区域之间形成物理上的连接。
这一步骤通常使用一个交联剂（一般是甲醛）来进行。
2. 切割，交联后的染色体被切割成小片段，通常使用一种限制性内切酶（如HindIII）来切割染色体。
这些酶切位点通常位于基因组中的特定位置，从而产生可控制的小片段。
3. 连接，切割后的片段被连接在一起，形成一个循环连接的DNA分子。
这一步骤通常使用DNA连接酶来完成，将片段的末端连接在一起。
4. 消化，连接后的DNA分子被进一步消化，去除未连接的DNA 片段和连接酶。
这一步骤通常使用蛋白酶来进行。
5. DNA测序，连接后的DNA分子被进行测序，得到每个DNA片段的序列信息。
这一步骤通常使用高通量测序技术，如Illumina测序。
6. 数据分析，测序得到的数据经过一系列的分析步骤，包括序列比对、片段定位和相互作用检测等，从而得到染色体的三维互作图谱。
通过Hi-C测序，我们可以获得染色体上不同区域之间的相互作用信息，揭示基因组的空间结构和基因调控网络。
这对于理解基因组的功能和调控机制，以及研究疾病的发生和发展具有重要意义。
分之有道，型有所妙，HaploSeq之Hi-C分型
分之有道，型有所妙，HaploSeq之Hi-C分型位于染色体上某一区域的一组相关联的SNP等位位点被称作单体型（haplotype），与之相关的全基因组范围的组合即为单体型图谱（Haplotype Map, HapMap）。
通过单体型分析可以发现两个变异是否来自同一个等位基因，从而判断这些变异是否有害；在临床上，单体型对器官移植时Donor-host的匹配很关键；此外，单体型还能反映出群体结构和进化历程。
大量研究表明基因表达存在等位不平衡性(Allelic imbalances)，预示着等位基因在遗传或表观上可能存在差异。
基于单体型的重要性，国际单体型图谱计划、千人基因组计划等通过研究不相关群体的连锁不平衡来系统地构建单体型。
然而利用这种方法可准确分型的单体型平均长度限制在300kb左右。
另一种方法是通过Parent-child Trios这种组合对子代进行分型，但是这种方法的成本很大，同时，生物学父母本的获取对于某些样本来说也比较困难。
也有一些研究者通过实验进行分型，包括长片段测序，Mate-pair测序，Fosmid测序等。
这种方法可以构建几kb到几Mb的单体型块，但是不能构建基因组水平的单体型块。
当然也有全基因组跨度的分型，包括荧光激活细胞分选(Fluorescence-activated cell sorting)，染色体分离测序(Chromosome-segregation followed by sequencing)，以及基于染色体显微切割测序(Chromosome microdissection–based sequencing)方法，但是这些技术一方面仅能分型出部分杂合变异，另一方面存在技术壁垒，需特殊平台和机构才能做到。
此外，还可以采用计算的方法构建单体型，对此，测序文库的大小是一个很重要的因素。
如Mate-pair测序(Insert size约5kb)相比于常规测序(Insert size约500bp)可以获到更长单体型。
hic测序原理
hic测序原理hic测序（Hi-C sequencing）是一种高通量测序技术，用于研究染色体的三维空间结构和基因组互作关系。
该技术的原理基于染色体在细胞核内的物理交联，通过交联的染色体片段间的连接，确定染色体的空间接触。
hic测序的基本步骤包括：1）细胞固定：细胞被交联固定，以保持染色体的空间结构不受扰动；2）染色体切割：染色质被酶切割成短片段，生成带有交联点的DNA片段；3）连接：切割的DNA片段被连接，形成环状DNA分子，其中连接点表示染色体的空间接触；4）测序：连接的DNA分子经过测序，确定交联的染色体片段的序列。
hic测序的主要应用之一是研究染色体的空间结构和基因组互作。
通过测量染色体片段间的连接频率，可以得到染色体的空间接触图谱，从而揭示染色体的组织和折叠方式。
这对于理解基因组的功能和调控机制非常重要，因为基因表达和调控往往与染色体的空间结构密切相关。
此外，hic测序还可以用于研究基因组中的长程染色体相互作用。
长程相互作用指的是不同染色体之间的互动，如染色体间的结合、共抑制或共激活等。
通过hic测序，可以鉴定出不同染色体片段之间的连接，从而识别出基因组中不同染色体的相互作用，并揭示其在基因调控中的作用。
在最近的研究中，hic测序也被应用于研究疾病的发生机制。
例如，hic测序可以帮助我们了解染色体重排事件对基因组结构和功能的影响，从而揭示与疾病相关的变异和突变。
此外，通过hic测序，还可以探索染色体异常与疾病之间的关系，例如癌症中的染色体重排和染色体转位等。
综上所述，hic测序是一种重要的高通量测序技术，可用于研究染色体的空间结构、基因组互作和疾病发生机制。
随着该技术的不断发展和改进，我们对于基因组的理解将会更加深入，为研究和治疗疾病提供更多的线索和可能性。
hic层析原理
hic层析原理
hic层析原理是指利用高分子材料的相容性、分子量和分子结构等因素的差异，在特定条件下通过物理或化学方法将其分离和层析的技术原理。
在具体的实验操作中，可以将混合的高分子材料溶于溶剂中，通过在特定温度、压力和流速下流经填充柱或芯片等分离介质，使不同分子量或结构的高分子材料在分离介质中产生不同的流动阻力，从而实现分离和层析的目的。
hic层析原理被广泛应用于生物医学、化学工程、食品科学等领域，为高分子材料的制备、分离和纯化等提供了重要的技术支持。
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与Hi-C测序相关的基本原理
Hi-C测序是一种用于研究染色体三维结构及基因组相互作用的高通量测序技术。
它通过将染色体在细胞核内的物理邻近性捕获，并生成高分辨率的基因组接触图谱。
Hi-C测序的原理基于以下几个基本步骤：
第一步：染色体交联
在Hi-C测序中，首先需要对细胞进行染色体交联。
染色体交联可以通过形成亚甲
基化胺盐（Methylated amine salt）的共价键来实现。
这个步骤的目的是将物理
上相邻的染色体区域固定在一起。
第二步：染色体切割
经过染色体交联后，需要将细胞溶解，并使用一种限制性内切酶对染色体进行切割。
限制性内切酶可识别特定的DNA序列，如常见的HindIII。
这样，染色体被切割成
多个短片段，在不同的DNA片段之间形成限制性内切酶的切位序列。
第三步：DNA片段互相连接
将被限制性内切酶切割后的DNA片段进行末端修饰，添加特定的DNA接头序列。
接头序列的引入使得不同染色体区域的DNA片段能够进行连接。
第四步：DNA片段折叠
接着，将连接好的DNA片段重新折叠，使得物理上相邻的DNA序列靠近，并通过连接的接头序列保持在一起。
这个过程使得相互作用的DNA片段之间形成环状结构。
第五步：DNA片段分离并提取
经过DNA片段折叠后，接头序列在环状结构中被切断。
接着，将DNA片段分离，并进行提取。
提取的DNA片段可以被用于后续的高通量测序。
第六步：高通量测序
最后，对提取的DNA片段进行高通量测序。
测序过程中使用的技术通常是
Illumina测序平台。
通过测序，可以获得大量的短序列片段，并对这些片段进行比对和组装。
第七步：数据分析
得到测序数据后，需要进行数据分析以获得染色体三维结构和基因组相互作用的信息。
数据分析涉及的主要步骤包括：
1. 探测接头序列
首先，从测序数据中探测接头序列，并将接头序列作为标志来识别Hi-C测序的片段。
2. 比对和过滤序列片段
将测序得到的片段与参考基因组比对。
由于Hi-C测序得到的片段长度通常较短，需要采用特殊的比对策略来减少假阳性和假阴性的结果。
3. 构建接触矩阵
根据片段的相互作用频率，构建染色体的接触矩阵。
矩阵的每个元素代表两个片段之间的相互作用频率。
4. 3D结构重建
利用接触矩阵，可以通过数学模型和计算方法重建染色体的三维结构。
这样就可以获得染色体上各个区域的空间位置。
5. 相互作用网络分析
通过分析接触矩阵，可以识别出不同基因组区域之间的相互作用网络。
这有助于理解基因组在三维空间中的结构组织及基因之间的相互调控关系。
通过以上步骤，Hi-C测序可以提供高分辨率的染色体三维结构信息，帮助揭示基因组功能和调控的机制。
同时，Hi-C测序也广泛应用于搜寻染色体重排、染色体亚结构、表观遗传等方面的研究。