首先数据压缩、多分辨率矩阵存储、数据访问做的都比较好,而且工具链的完善程度也比较高。 .hic 文件就不用多说了,首先有官方的 juicer 和第三方的 HiC-Pro 作为上游分析流程的支持, juicebox 以及 juicebox.js 作为可视化工具也很好用, 而且官方也给出了多种语言访问文件的 API 以及一些其它的下游分析的工具比如 ...
通过染色体相互作用热图比较,肉眼是很难寻找二者的差异,或者说观察到的差异不明显,本文采取“减法”算法,巧妙地将两个细胞系的互作热图整合到一张图中,结果发现在小染色体中(16-22号染色体),MCF-10A细胞系中有较强的基因相互作用。 图3 MCF-10A和MCF-7中16-22号染色体间相互作用比较 A/B compartment 差异分析 ...
Hi-C标准文库是标准的Chimera结构，在将两端序列进行比对到基因组上时，理论上两侧pair ends可以分别比对到基因组的两个座位。由于DNA在碎片化过程中，剪切是随机的，因此酶切位点末端补平形成的junction fragment很可能分布在一侧的reads中，常规的比对分析是很难处理chimera的。在HiC-Pro和HiCUP软件中，他...
total length：112.61 Mb，N50：341.63 kb）进行了辅助组装并与拟南芥参考基因组比较。结果如图3所示：Scaffolds分配到染色体的准确率达到97%，而排序的正确率可以达到95%。
一般认为cis interaction比例越高,表明该数据的质量越好。我们的统计结果显示,测试样本cis rate均在60%以上,数据质量良好。 交互热图结果展示 对测试样本的小数据结果进行交互热图分析,如下图所示,展示了小鼠样本(Sample3)genome-wide Hi-C交互热图。 1千个细胞Hi-C建库的成功研发,再次拓展了Hi-C技术的应用范围,使...
主要结果 1、使用Hi-C宏基因组测序鉴定土壤微生物组中的感染 研究共获得479个vOTUs,都鉴定为噬菌体,近一半的vOTU无法分类,其余被分配到Caudoviticetes类。使用由三个主要分支组成的病毒树来可视化每个样本中vOTU的全基因组相似性(图2)。通过Hi-C宏基因组分析,有19个的噬菌鉴定到独特的细菌MAG宿主。宿主相关噬菌...
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，...
结论:人类基因组Hi-C数据的四套数据集的比较分析;Hi-C的数据可视化主要是通过矩阵模式表示,色深的像素点为互联区,通过色块比对可定位Oridinary结构域,Loop结构域等功能区。 结果展示如下: A:在原位的Hi-C实验中,细胞核内基因组DNA间的功能序列间的连接通过实验流程来鉴定。
结果表明ViralCC可以从三个真实环境样本中组装得到更多完整的vMAG,且vMAG总数也最高。 3. Contig数量前十的Hi-C互作情况 图3. Hi-C互作热图 将ViralCC分析真实环境的结果中,每个vMAG内conitg的数量、vMAG大小、contig长度降序排序,绘制Hi-C互作热图,以期将vMAG的有效重建可视化展示。 4. vMAG的分类学注释 图4....