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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、二代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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