基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
转化医学>
转化医学及临床试验服务>
伴随诊断一站式解决方案>
多组学联合分析>
Hi-C—前沿技术带你走进DNA的三维空间
应用方向
构建三维基因组
通过全基因组互作信息,构建3D图谱。癌症疾病
肿瘤、精神疾病、代谢病、免疫病等研究。染色质微环境多组学
结合转录组、重测序和ChIP-seq数据进行联合分析,从碱基变化、基因表达、蛋白修饰及染色体三维构象分析等多方面深入探讨生物学问题。九游j9登陆 优势
1. 实验稳定
九游j9登陆 Hi-C可稳定获得全基因组范围内不同基因座位之间的空间交互信息。2. 科学方案设计
从材料选取。到数据分析,每一步都需要科学、缜密的设计,建库测序,以保障高质量研究成果。材料选取
文库构建
Illulina
信息分析
3. 项目文章以及物种经验丰富
九游j9登陆已经成功完成对人、小鼠、大鼠、禽类、哺乳动物、鱼类、贝类、微生物类 (真菌和原核生物)、拟南芥、水稻、玉米、大豆、棉花、小麦、油菜、花生、果树、林木、蔬菜等多种动植物的Hi-C测序和分析,多样化的样本类型均可成功进行Hi-C文库构建,助力客户在Genome Biology、International Journal of Biological Sciences等权威杂志发表多篇高水平文章。信息分析
基于全基因组的互作信息,获得高分辨率的染色质三维结构信息,并能开发调控基因的DNA元件。构建染色体跨度单体型 | 三维结构重构以及调控元件开发 |
---|---|
测序质量评估 | |
Hi-C数据质控比对统计 | |
插入片段统计 | |
NT库比对 | |
比对参考基因组 | 比对及过滤 |
SNP检测与注释 | 互作图谱构建 |
InDel检测与注释 | TAD分析 |
基因组杂合度统计 | 三维结构重构 |
染色体跨度单体型构建 | 调控元件的开发 |
关联分析
基于多组学文章中的应用场景和经验,以助力科研者们发表高分文章,九游j9登陆搭建了内容丰富的Hi-C与RNA-seq关联分析流程。Hi-C与RNA-seq关联分析 | 1. Compartment转换与转录组的关联 |
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1.1 Compartment A/B与表达变化 | |
1.2 Compartment A/B与差异表达基因的交集基因的GO富集分析 | |
1.3 Compartment A/B与差异表达基因的交集基因的KEGG富集分析 | |
2. 差异互作区域对应的差异表达基因表达情况 | |
2.1 差异互作区域对应的差异表达基因的表达水平情况 | |
3. 保守TAD区域对应的基因表达情况 | |
3.1 保守TAD的鉴定 | |
3.2 保守TAD的分类 | |
3.3 各类TAD中表达水平上调的基因的比例 | |
3.4 各类TAD中基因表达水平变化分布 |
送样建议
样本类型 | 这样建议(单文库量) |
---|---|
新鲜动物组织 | >500 mg |
新鲜植物组织 | >1 g |
新鲜培养细胞数量(需要客户固定) | >2×106个 |
常见问题
1. 测序深度为多少?
一般推荐100×、因为测序深度越高,分辨率越高。根据物种人、小鼠等项目经验、分辨率能达到40 Kb,深度达到100×时。
2. 3C、4C、5C、ChIA-PET与Hi-C技术有什么不同?
3C捕获点对点的染色体信息;4C可以捕获点对多的染色体信息;5C和ChIA-PET可以捕获多对多的染色体信息;Hi-C可以捕捉全基因组范围内的互作信息,包括染色体内和染色体外的相互作用。
3. Hi-C的三维结构怎么验证?
一般是根据FISH的数据来验证3D结构的准确性。局限于FISH数据的获得,因为FISH数据是在显微镜成像所观察到的真实的染色体之间的三维结构;目前, 我们验证3D结构正确性的方法是先获得人的染色体的三维结构。若该三维结构经过FISH数据验证为准确的、则将构建人的染色体三维结构的方法移植到其他物种上,以构建其他物种的三维结构。
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