(https://github.com/aidenlab/Juicebox/blob/master/HiCFormatV8.md)是一种压缩的二进制格式,用于存储多个分辨率下的接触矩阵、归一化向量和元数据。该格式由头部、正文和页脚组成。头部包含了基因组标识符、染色体和分辨率等元数据。正文包含了数据矩阵和相关元数据,页脚包含了用于随机访问文件其他部分和归一化向量的...
一、数据处理 通过Hi-C实验以及高通量测序，我们会获得大量全基因组范围内空间距离接近的DNA序列信息，由于酶切连接的过程会不可避免的产生同一片段自连和非交联片段随机连接，后续分析流程中需采用一定的质控标准过滤掉这些无效数据，从而获得高质量的基因互作信息。Hi-C数据的标准处理流程主要包括：序列比对、数据过滤...
数据分析流程 依赖安装 模型准备 数据插补与模型训练 细胞聚类结果可视化 结果展示 scHi-C数据增强结果可视化 参考文献 引言 近年来单细胞Hi-C数据成为了三维基因组学的研究热点,单细胞Hi-C数据可以用于研究单个细胞中的染色质结构,从而可以针对特定类型的细胞分别测量其转录调控元件间的空间相互作用。相较于传统Hi-C,...
将三维基因组甲醛交联固定,用内切酶进行酶切,酶切完在末端加生物素进行末端修复,然后进行连接,连接后对去除蛋白并打断成小片段,用磁珠捕获带生物素的片段进行测序。 Hi-C分析流程 (a)首先是质控,过滤后高质量的FASTQ数据(PE,150bp),如果比对软件不支持split mapping的话,一般选用迭代比对,因为连接处由于是基因组外...
一、hicpro得到的数据 用HicPro跑完HI-C流程后,会得到两个重要的文件: hic_results/data/ 文件夹下的 allValidPair 文件,该文件可以转化为juicer软件的 .hic 文件进行juicer后续流程分析。 hic_results/matrix/ 文件夹下的sparse互作矩阵,包含两个文件,一个abs.bed文件,一个matrix文件。
分析数据:接下来,使用计算机分析测序数据,确定基因的相对位置和调控关系。 Hi-C技术的具体流程可能会有所不同,根据使用的测序平台和分析软件的不同,可能需要进行一些额外的步骤。 制备Hi-C文库 1、甲醛固定 先加入甲醛将基因组中参与染色质互作作用的蛋白质凝固。一般将活体样本在室温用 1-3%的甲醛处理 10-30min...
区室分析内容差不多就这些,一些其他的联合分析,还需要视具体情况而定。例如可以在IGV或WashU上进行Track观察,联合ATAC-seq和RNA-seq数据观察区室转换与基因表达调控的联系等。 下篇继续总结TAD相关的分析。 公众号原文:HI-C 数据分析pipeline(三:AB compartment 区室计算) ...
Hi-C 是一种基于测序的方法,用于分析全基因组染色质互作。它已广泛应用于研究各种生物学问题,如基因调控、染色质结构、基因组组装等。Hi-C 实验涉及一系列生物化学反应,可能会在输出中引入噪声。随后的数据分析也会产生影响最终输出噪声:互作矩阵,其中矩阵中的每个元素表示基因组任意两个区域之间的互作强度。因此,Hi...
scHiCExplorer是另一款专注于单细胞Hi-C数据的软件，适用于分析和可视化。用户在使用前需确保数据类型与工具兼容。该软件的安装方法简便，通常涉及网页服务器设置。nuc_processing、nuc_tools和nuc_dynamics是提供单细胞Hi-C染色质结构数据分析的Python软件程序，依赖numpy和cython。nuc_dynamics的安装同样简便...
数据格式对Hi-C分析至关重要。原始数据通常以FASTQ格式生成，适用于存储原始测序数据。SAM或BAM格式用于存储序列比对映射结果，是1000 Genomes项目开发的标准。进一步处理生成接触列表文件，如Juicer或4DN使用的文件，记录所有有效相互作用位点的对齐位置对。这些列表文件被聚合到基因组bin中，形成接触矩阵文件，...