什么是Hi-C技术（三维基因组）

        染色体由DNA与组蛋白共同组成，从染色体的一级结构（绳珠模型）到四级超螺旋折叠结构，DNA分子一共被压缩了8400倍左右，正是这些折叠和压缩，导致基因在细胞中的分布复杂而又有序。

        基于基因组序列，调控元件和相关的注释的信息，科学家们发现，它们在空间结构上并不是在染色体上呈线性地一字依次排开，这些离散的调控元件并不能有效地解释很多基因的调控结果和机制。由此猜测其与基因组的三维空间结构相关。

图1  loops环

        基因组三维空间结构与功能的研究简称三维基因组学（Three-Dimensional Genomics, 3D Genomics）。2003年Job Dekker及其合作者提出了染色质构象捕获技术（Chromatin Conformation Capture, 3C），用于测定特定的点到点之间的染色质交互作用。随后，科学家们扩展了3C技术，开发了4C技术（Circularized Chromatin Conformation Capture），用于测定一点到多点之间的染色质交互作用。Dostie等人接着开发了5C技术（Carbon-Copy Chromatin Conformation Capture），用于测定多点到多点之间的染色质交互作用。

        为了能捕获全基因组范围的染色质相互作用，Job Dekker研究组又开发出了现在大家所熟知的Hi-C技术。其是基于将线性距离远、空间结构近的 DNA 片段进行交联，并将交联的 DNA 片段富集，接着进行高通量测序，对测序数据分析可以揭示染色质的远程相互作用，从而推导出基因组的三维空间结构和可能的基因之间的调控关系

图2 Hi-C 实验流程示意图

（引自Lieberman-Aiden E, van Berkum NL, et al. Comprehensive mapping of long-range interactions reveals folding principles of the human genome. Science. 2009, 326(5950):289-93）

 

图3 序列装配过程图

（引自TingXie, Jue-FeiZheng, et al. De Novo Plant Genome Assembly Based on Chromatin Interactions: A Case Study of Arabidopsis thaliana. Molecular Plant, 2015, 489-492）

 

我们优化的Hi-C技术

         武汉金开瑞生物工程有限公司技术顾问、华中农业大学教授， 曹罡课题组与华中农业大学李国亮教授课题组在国际著名期刊Nature Genetic（IF=27.125）上联合发表题为“Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient and cost-effective method for chromosome conformation capture”的研究论文。该论文主要介绍了一种新的染色体构象捕获技术（DLO Hi-C），此技术信噪比高，质量控制于早期，为解析基因组三维结构提供了一种新型、高效、经济的研究方法。

图4 DLO Hi-C实验流程

        新的DLO Hi-C染色体构象捕获技术（digestion-ligation-only Hi-C，DLO Hi-C），设计了巧妙的酶切位点，采用同时酶切酶连的方式，将DNA接头连接在染色体内切酶切口末端上，然后进行邻近酶连，最后再用MmeI内切酶酶切消化，回收固定大小互作DNA片段。此方法具有以下特点：1. 双交联，两次连接和消化，其中第一次同时酶切酶连，收集测序固定片段；2. 无稀释液体交联，无生物素。

图5 Hi-C生信分析流程

 

图6 Hi-C多组学分析

 

DLO Hi-C和其他Hi-C的衍生技术的结果比对

        如表1所示，DLO Hi-C技术所能获取的图谱分辨率高于传统Hi-C技术、DNase Hi-C技术。在非冗余的有效数据读取中in situ DLO Hi-C的读取效率和in situ Hi-C相似。

表1  

几种不同的Hi-C衍生方法的对比分析

（引自Lin D, Hong P, et al. Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient andcost-effective method for chromosome conformation capture. Nature Genetics, 2018 , 50 (5)）

        最终所呈现的图谱如图7所示。in situ DLO Hi-C和in situ Hi-C所呈现的矩阵清晰度相似，分辨率较高。

图7  几种不同的Hi-C的衍生方法的矩阵图

（引自Lin D, Hong P, et al. Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient andcost-effective method for chromosome conformation capture. Nature Genetics, 2018 , 50 (5)）

        三种Hi-C 技术在读取A/B compartments数据时，无论原始数据量多大，所读取的数据相似，且2787个数据在三种技术中均被一致读取。

图8 三种Hi-C技术关于A/B compartments的读取

（引自Lin D, Hong P, et al. Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient andcost-effective method for chromosome conformation capture. Nature Genetics, 2018 , 50 (5)）
 

        三种Hi-C 技术在读取TADs数据时，in situ DLO Hi-C所读取的TADs区最多是3244个。DLO Hi-C的TADs区的读取率最高，且三种技术读取了2334个一致的TADs数据。

图9 三种Hi-C技术关于TADs的读取

（引自Lin D, Hong P, et al. Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient andcost-effective method for chromosome conformation capture. Nature Genetics, 2018 , 50 (5)）
 

        三种Hi-C 技术在读取Loops数据时，in situ DLO Hi-C所读取的loops最多是12780个。这三种技术共同读取的Loops较少，929个。

图10 三种Hi-C技术关于Loops的读取

（引自Lin D, Hong P, et al. Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient andcost-effective method for chromosome conformation capture. Nature Genetics, 2018 , 50 (5)）

综上所述，DLO Hi-C技术可获取的有效的制作矩阵的数据、A/B compartments数据、TADs数据和Loops数据较优于其他Hi-C的衍生技术。

如此强大的Hi-C，到底该如何运用于生物科学研究中呢？欲知详情，且听下回分解！