2024年11月4日 · Hi-C 是一种用于 研究染色体三维结构的技术，能够捕获基因组中不同区域的物理接触信息，帮助绘制染色体折叠结构和基因组架构。 Hi-Fi 测序：提供高准确度的DNA序列数据，主要用于 基因组组装、变异检测、转录组分析。 它适合用于分析复杂的基因组区域，如重复序列和结构变异，通过长读长技术有效解决基因组组装中的问题。 Hi-C 技术： 捕捉染色体三维空间中的相互作用，用于研究基因调控和染色体的高级结构。 通过Hi-C数据，可以分析基因与远 …

Hi-C 技术源于基因组捕获技术（Chromosome conformation capture， 3C ），是分析染色质三维空间结构的一种测序方法，用于研究三维基因组。 什么是三维基因组？ 用途： 量化在三维空间中基因组的染色质间交联（cross-linked chromatin ）

2025年1月8日 · CHiCAGO 包是专门为捕获 Hi-C 显著互作检测开发出来的。它可以解决捕获 Hi-C 的实验偏差，例如不同样本间捕获效率差异等。还可以处理不对称的 Capture Hi-C 互作矩阵，以准确检测出 loops 信息。 可以通过 CHiCAGO score $ \ge $5 筛选出显著互作。 参考

2017年11月29日 · Hi-C的发明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。 早期的实验方案认为，去垢剂SDS在对交联的细胞核进行处理时，即使是低浓度的SDS（0.3%-1%SDS）在加热到65℃时，会导致细胞核碎裂，基因组的DNA会释放到溶液中，因此第一版本的Hi-C，在酶连反应体系下，选用了近8ml的大连接体系。 后来，4C研发人员通过用显微镜观测SDS处理细胞核，发现细胞核仍然维持在一个较为 …

Hi-C（高通量染色体构象捕获）技术是一种用于研究染色质在三维空间中的组织方式的实验方法。通过Hi-C数据，我们可以分析染色质互作区域（Chromatin Interaction Regions），这些区域指的是在细胞核中空间上相互靠…

本文为Hi-C数据处理的初学者笔记，包含AI生成的代码解释使用的操作系统为macOS(Apple Silicon)，但是应该适用于其他系统原教程：https://github.com/hms-dbmi/hic-data-analysis-bootcamp 基础指令 mkdir #创建目录（即文件夹

2022年8月1日 · HIFI 数据是准确率高的三代数据，不需要纠错就可以进行组装。 HIC则是基于染色体构象捕获技术，利用高通量测序技术…。 总之HIFI 数据可以理解为染色体片段的具体序列，而HIC数据则标记了大概空间位置上是哪一串序列。 这样我对于我将要组装的路径有了一个大致的了解。 首先我需要将我的HIFI 数据稍微组装以下，变成contig或者scaffold。 然后根据再利用HIC 数据将我的片段挂成染色体。 然后剩下的就是具体的实际操作了。 我所挑选的软件就是 hifiasm …

2023年11月23日 · 图1.Hi-C实验原理. 由此可知Hi-C的标准文库是一个嵌合分子（Chimeric，两侧read来源于不同的基因组片段）。 如果直接将Hi-C的文库拿来比对会发现有效比对率要远低于RNA-SEQ或ChIP-SEQ等文库数据，因为在read两端比对过程中可能存在读过限制性内切酶连接位 …

HIFI 数据是准确率高的三代数据，不需要纠错就可以进行组装。 HIC则是基于 染色体构象捕获技术，利用 高通量测序技术......。 总之HIFI 数据可以理解为染色体片段的具体序列，而HIC数据则标记了大概空间位置上是哪一串序列。 这样我对于我将要组装的路径有了一个大致的了解。 首先我需要将我的HIFI 数据稍微组装以下，变成 contig 或者 scaffold。 然后根据再利用HIC 数据将我的片段挂成染色体。 然后剩下的就是具体的实际操作了。 ## 对于刚刚入行的我就随机挑选幸运软件 …

2025年1月13日 · 原文：将比对后的 BAM 文件转换为 Hi-C 数据矩阵，矩阵存储在 HDF5 文件中，可以快速访问和分析。 解读：这是分析流程的核心步骤。 你需要通过以下命令构建交互矩阵： --samFiles：输入的 BAM 文件，可以是多个样本。 --binSize：设置矩阵的分辨率（每个 bin 的大小，单位为碱基）。 --outFileName：生成的矩阵文件名称（.h5 格式）。 --inputBufferSize：优化读取数据的速度。 输出：一个包含基因组交互信号的矩阵文件，用于后续分析和 可视化。 4. 可 …