两个小鼠细胞样本测序数据量分别为7.1和6.4 billion reads,用于分析的有效数据量为4.9 billion contacts,valid Ratio>50%,根据文章中的计算公式,此数据达到的分辨率在2kb左右(图2),与发表文献的推荐数据量基本吻合。 图2 分辨率统计 分析软件大比拼 除了数据量的要求,分析软件的使用也非常关键。2017年发表在Nature M...
Hi-C大概有200G数据量, 使用Illumina平台测序, 具体是Illumina HiSeq 4000测序仪, 然后是Paired-end的双端测序 ! 小心了,读长既有100的也有200的,emmm, 后面看看如何处理 PS, 传数据的人不太专业,没有填写Sample Name, 太偷懒了! 不过没关系,数据我们先下载下来后面再对应好了. 直接mark一下Hi-C的所有数据...
近期,三维基因组测序技术引领者——安诺基因成功推出了10万个细胞水平的Hi-C建库,率先实现了低起始量Hi-C建库的产业化服务,让Hi-C技术应用到了更多的研究领域。以下,是来自这一“升级版”Hi-C技术的一些实测数据: 样本要求 样本类型:细胞(人...
首先，我们来看人类血液样本的Hi-C文库数据。通过PE150测序，共获得2.7 Mb数据。数据评估显示，有效reads数（Valid interaction pairs）占比高达52.19%，双端唯一比对的reads数（Unique paired alignments）占比为77.43%。这一数据表现，堪称优秀，充分体现了技术实力。数据量测试进一步揭示了Hi-C文库的...
不同Hi-C实验方法与染色质内数据比例 2009年Erez Lieberman-Aiden在3C技术的基础上创造性地在酶切片段粘性末端添加生物素,使嵌合片段能被链亲和素特异性富集开发了第一代 dilution Hi-C技术[1]。该技术与二代测序完美结合,解决了5C在全基因组水平构象数据量瓶颈的问题,使得在全局范围内研究三维结构成为可能。
Fig 2A & 2B是说1.3m的范围内的以20kb为bins大小的HiC数据不能很明显地call到loop (这很正常, 根据前人的经验, 一般bins 5k~10k 用于 call loop, 20k~40k 用于call TAD, 而 0.1m~2m 一般用于callcompartment, 而call loop所用常规HiC建库策略的测序量要求会很高) ...
分析重点为测序数据量实际可达到的分辨率水平,在特定分辨率下,当80% bin的深度达到1000时,那么测序量达到了此分辨率[1],我们将统计不同分辨率下75%、 80%、 90%的bin number达到的最低深度,如下图展示。 不同分辨率深度统计 (纵坐标:深度,蓝色代表90%的bin number可达到的最低深度,黄色表示80%的bin number可...
建库起始量:10万个交联细胞样本/文库(约3ug DNA) 测序平台:Illumina Hiseq X TEN,PE150 实测小数据结果 对10余例人和小鼠的细胞样本进行了多轮测试,小数据评估结果显示,最终可用于分析的Valid Rate(%)均在60%以上,最高可达83%。 (1)部分人细胞样本结果展示 ...
2017年安诺Hi-C技术在建库、测序、分析各个环节全面升级,不断创新,突破重要技术瓶颈,实现了测序数据量大幅减少、建库成功率和有效数据利用率大幅提升、多组学联合分析内容全方位完善等重大技术进展。 安诺基因作为三维基因组学测序技术的引领者,一直不断改进Hi-C测序技术,完善Hi-C分析内容,致力于为广大科研工作者提供...
贝纳基因生产研发部对现有动植物Hi-C建库方法进行多重优化与提升,全年完成400+例动植物样本的Hi-C建库测序,项目建库成功率达98%,平均有效数据达80%。 贝纳基因Hi-C优势 1. 多重优化改良建库技术 贝纳基因生产研发部对现有动植物Hi-C建库方法进行多重改良优化,克服植物样...