图1 Hi-C总体实验流程图 (Lieberman-Aiden et al., 2009) 通过构建高质量的Hi-C测序文库,我们可以获得高准确率的染色质互作信息,为后续的染色体挂载分析提供有力基础。 三、 数据质控 数据过滤 Hi-C技术使用的是二代测序(与之一争长短的是结合三代测序的染色质构像捕获技术Pore-C,详情请戳:T2T 基因组2.0 —...
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...
Hi-C分析流程讲解发布于 2021-07-16 11:06 · 2539 次播放 赞同8添加评论 分享收藏喜欢 举报 Objective-C流程管理流程设计流程工作流程USB Type-C接口 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 1:07 “他们吹得离谱,但是他们说得对” 香姐爱漂亮 · 2.4 万次播放 9:31 40首华语内地...
Hi-C文库制备流程主要包括甲醛交联、细胞裂解、内切酶酶切、末端修复及生物素标记、片段连接、捕获带生物素标记的片段、文库质检等步骤。Hi-C文库质量受多种因素影响,如细胞裂解剧烈程度、细胞裂解期间的蛋白酶抑制剂含量等,Hi-C文库质量直接影响后续的有效数据产出。 首先,通过甲醛将蛋白质与DNA进行交联,利用过量的甘...
图2. Hi-C实验流程 三、生物信息学分析流程 四、辅助基因组组装流程图 五、应用领域 1.染色体跨度的单倍型图谱构建 为疾病风险预测提供思路 为肿瘤形成机制提供依据 为农业动植物经济性状连锁标记及基因组进化奠定基础 2.探索基因组的3D结构 有助于了解基因组折叠对基因表达的影响 ...
Hi-C的数据分析流程：前期raw reads过滤（跟一般二代测序数据处理基本一致)序列比对。建议采用pair-end...
Hi-C数据分析流程 2.1valid pairs的区分 Valid Pairs:双端Reads分别来源于空间上相邻但线性上不相邻的两个酶切后的DNA片段,其能够提供有效的交互信息。 需要经过数据筛选,获取符合要求的valid pairs,用于后续比对和位置信号分析,最终才能用于contigs的染色体聚类。
通过这些实验流程,并基于生物信息学数据分析,Hi-C技术能够获得全基因组范围内所有序列间的互作信息,从而揭示基因的空间远程调控机制,重构染色质三维空间结构模型。准确的信息分析结果源于良好的实验数据的获得,由于Hi-C技术对实验操作的要求较高,为了准确评估实验过程的无误性,追踪溯源,因此我们会对实验过程进行严格的质...
Hi-C之技术流程 Hi-C的主要原理是将空间结构临近的DNA片段进行交联,并将交联的DNA片段富集,然后进行高通量测序,对测序数据进行分析,即可揭示染色体片段间的交互信息,阐述染色体三维构象。 (Rao S S,et al.,Cell) Hi-C与普通二代测序(如全基因组重测序等)最大的区别在于前期建库时对构象的固定与捕获,Hi-C文库...
Hi-C辅助组装实验流程 利用甲醛对样本进行交联,质检合格后使用限制性内切酶(如MboI等)进行酶切,酶切片段经生物素标记、平末端连接、DNA纯化提取,超声打断后钓取含有生物素的片段,进行建库测序。 随后,对原始下机数据进行质控,并将质控截取后的Clean reads与参考基因组比对,获得用于互作分析的Valid reads。由于Hi-C文...