技术简介

      Hi-C（High-throughput Chromosome Conformation Capture），即基于邻近连接原理的高通量染色体捕获技术，可以鉴定全基因组DNADNA之间的相互作用，绘制多层级的三维基因组结构图谱。

      该技术的原理是利用甲醛交联固定细胞核内蛋白质介导的DNA-DNA 相互作用，然后用限制性内切酶消化基因组DNA 后产生多个DNA 末端，基于邻近连接的原理，利用连接酶将空间上靠近的两个DNA 末端连接，产生嵌合的DNA 分子，两个DNA片段空间距离越近，形成嵌合DNA 分子的概率越高，也就是这两个DNA 片段的互作频率越高。

      一般来说，Hi-C 进行A/B compartment、拓扑相关结构域（TAD）、染色质环（loop）三个层级的特征分析。另外，Hi-C 数据页可以用于辅助基因组组装。该技术于2009 年发明后，近几年不同的实验室开发了多种版本的Hi-C 技术，作为表观基因组学领域专业的科研服务公司，睿锶生物为客户提供动植物目前最高效的in situ Hi-C 技术服务，交付高质量的in situ Hi-C 数据。

技术流程

1. 甲醛固定细胞或动植物组织；

2. 酶切消化基因组DNA，并进行末端修饰和邻近连接；

3. DNA 提取和高通量测序文库构建；

4. 文库上机测序和数据标准化分析。

技术应用

1. 研究染色质任意两个片段之间的相互作用，进而建立基因组三维结构模型^[1]；

2. 用于基因组辅助组装^[2]；

3. 与表观基因组和转录组数据进行联合分析，研究三维基因组结构协同调控互作基因表达的机理^[3]。

技术优势

1. 全基因组覆盖：Hi-C 能够在全基因组范围内分析染色质间的相互作用，提供比传统染色质免疫沉淀技术（ChIP）更广泛的视角。

2. 高分辨率：Hi-C 技术现可达到非常高的分辨率，允许研究者识别非常接近的DNA 相互作用。

3. 揭示三维基因组结构：Hi-C 技术能够揭示染色体内部结构如TADs（拓扑关联域）以及染色体间的相互作用，这对于理解基因表达调控和细胞类型特异性具有重要意义。

4. 疾病关联研究：通过分析染色质相互作用的变化，Hi-C 可以帮助识别在各种疾病，特别是癌症和遗传病中起作用的基因组区域。

5. 无需抗体：与需要特定标记或抗体的技术不同，Hi-C 不依赖于先验知识，能够无偏地研究全基因组内DNA 的相互作用。

6. 数据整合分析：Hi-C 数据可以与其他基因组学数据（如RNA-seq、ChIP-seq 等）结合，更全面得解析基因协同转录调控机理。

参考文献：

[1]Lieberman-Aiden E, van Berkum NL, Williams L, Imakaev M, Ragoczy T, Telling A, Amit I, Lajoie BR, Sabo PJ, Dorschner MO, Sandstrom R, Bernstein B, Bender MA, Groudine M, Gnirke A, Stamatoyannopoulos J, Mirny LA, Lander ES, Dekker J. Comprehensive mapping of long-range interactions reveals folding principles of the human genome. Science. 2009 Oct 9;326(5950):289-93. doi: 10.1126/science.1181369. PMID: 19815776; PMCID: PMC2858594.

[2]Selvaraj S, R Dixon J, Bansal V, Ren B. Whole-genome haplotype reconstruction using proximity-ligation and shotgun sequencing. Nat Biotechnol. 2013 Dec;31(12):1111-8. doi: 10.1038/nbt.2728. Epub 2013 Nov 3. PMID: 24185094; PMCID: PMC4180835.

[3]Rao SS, Huntley MH, Durand NC, Stamenova EK, Bochkov ID, Robinson JT, Sanborn AL, Machol I, Omer AD, Lander ES, Aiden EL. A 3D map of the human genome at kilobase resolution reveals principles of chromatin looping. Cell. 2014 Dec 18;159(7):1665-80. doi: 10.1016/j.cell.2014.11.021. Epub 2014 Dec 11. Erratum in: Cell. 2015 Jul 30;162(3):687-8. PMID: 25497547; PMCID: PMC5635824

技术服务

睿锶生物积累了丰富的三维基因组学研究实验经验，产生了一系列高质量的Hi-C 实验数据。