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仅需10万个细胞!“升级版”Hi-C技术,大大降低建库门槛

作为遗传物质的载体,染色体在细胞中并不是随机分布的。近年来,越来越多的研究开始关注染色体的空间结构。大量证据表明,染色体构象与基因表达、DNA复制、DNA损伤修复以及基因组的稳定性密切相关。

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作为遗传物质的载体,染色体在细胞中并不是随机分布的。近年来,越来越多的研究开始关注染色体的空间结构。大量证据表明,染色体构象与基因表达、DNA复制、DNA损伤修复以及基因组的稳定性密切相关。

Hi-C是近年发展起来的三维基因组学研究利器,由高通量测序技术(High-throughput sequencing)与染色体构象捕获技术(Chromosome conformation capture)相结合衍生而来,用于染色体构象的分析。

不过,由于需要近千万个级别的细胞才能满足一个Hi-C文库的构建,这种“高不可攀”的建库起始量极大限制了生殖和肿瘤等研究领域微量样本的染色质构象解析以及科研工作者对未知领域的探索。

因此,降低Hi-C建库起始量,一直是三维基因组学研究者想要攻关的难题。

率先降低Hi-C技术建库“门槛”

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、鼠或其他物种)

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

(2)部分小鼠细胞样本结果展示

实测大数据结果

随机测试了2个人细胞样本的大数据,对大数据上机后的有效比对率和有效数据率分别进行统计,均满足分析需求,结果如下:

(1)有效比对率统计

(2)有效数据率统计

交互热图结果展示

对小数据结果进行交互热图分析,如下图所示,展示了genome-wide Hi-C交互热图。

仍在继续升级Hi-C技术

安诺基因于2015年初首次在国内推出动物群体Hi-C和单细胞Hi-C测序服务,随后将人类染色体三维构象解析的分辨率提升至1kb水平;同年12月,公司又在国内首次推出了植物Hi-C测序服务。

四年来,随着技术不断提升,众多科学家利用安诺基因的Hi-C技术发表了研究成果。公司与法国居里研究所、中国农业大学、中科院动物所、西南大学、南京医科大学等多家科研院所达成了深度合作,一些成果已发表在Nature、Molecular Plant、Nature communications、Genome Biology等杂志上,累计IF 达97.19。

安诺基因表示,10万个细胞的产业化Hi-C建库,是微量细胞Hi-C建库研发计划中的关键性进展,但这远不是的终点,持续降低Hi-C建库起始量的研发仍在继续。Hi-C技术的进一步升级必将拓展其应用范围和使用人群,帮助攻克更多生命科学领域的未解难题。


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来源:生物探索

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