那些發表CNS的大牛們，都在做什么？
信息來源：金開瑞 作者：genecreate 發布時間：2019-09-03 14:11:21
據統計，2014年開始，Hi-C相關的文章發表量呈指數級增長，其所發表的期刊，影響因子多集中于10-20分區域。歷年影響因子大于10的文章可占據總文章數量的35%以上。2019年1-8月，Hi-C相關文章發表數量已達186篇。可見，開展Hi-C研究的工作力度在逐漸加強，Hi-C技術，也成為了發表10分以上文章的開掛神器。
(圖片自作，文章數量來源于Pubmed)
目前，Hi-C主要應用于揭示染色體區域（A/B compartments、TADs、Loops），協助理解基因的轉錄調控、疾病易感位點、基因組結構變異和表觀遺傳等方面。那么，在生物科研領域中到底如何運用？今天，小編特整理了幾篇Hi-C的經典高分文獻，帶您詳細了解一番。
LHX2- and LDB1-mediated trans interactions regulate olfactory receptor choice. Nature (IF=43.07). 2019 Jay.
研究人員借助Hi-C基因組測序技術，首次在哺乳動物的細胞核內發現一種巧妙的三維重排機制。
The Energetics and Physiological Impact of Cohesin Extrusion. Cell (IF=36.216). 2018 Sep.
作者圍繞黏連蛋白擠壓的能量和生理學影響進行了一系列研究，發現黏連蛋白擠壓需要其內源性的ATP活性，大量的黏連蛋白結合在CTCF錨定位點附近產生了結構性的條紋；條紋結構可促進啟動子-增強子的相互作用，而條紋錨定位點是腫瘤誘導TOP2β DNA斷裂的主要位點。
Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient and cost-effective method for chromosomeconformation capture. Nat Genet（IF= 25.455）, 2018 May.
作者開發了一種Hi-C方法——DLO Hi-C，并利用這項技術成功的探索了基因組的三維結構和染色體易位。DLO Hi-C具有簡單高效、高性價比、快速早期質控等優點。有助于探索全基因組的三維結構以及相關的研究。
The methyltransferase SETDB1 regulates a large neuron-specific topological chromatin domain. Nat Genet (IF=25.455). 2017 Aug.
作者通過細胞類型特異性3D基因組圖譜，靶向表觀基因組編輯等技術手段，識別出了一種能幫助基因組免受CTCF過度結合的SETDB1依賴性“盾牌”，揭示表觀遺傳對染色體關鍵結構域的影響。
3D Chromatin Structures of Mature Gametes and Structural Reprogramming during Mammalian Embryogenesis. Cell (IF=36.216). 2017 Jul.
該研究揭示了哺乳動物成熟精子和卵子的染色體3D結構及在早期胚胎發育過程中染色體結構的重編程變化，還首次發現染色體的高級結構與DNA甲基化的關聯，并且發現早期發育的DNA去甲基化也與染色體的高級結構相關。
Allelic reprogramming of 3D chromatin architecture during early mammalian development. Nature (IF=43.07). 2017 Jul.
研究者對哺乳動物染色體三維結構在著床前胚胎發育過程中的動態重編程過程進行探討，發現染色體的三維結構在受精后首先呈現出一種極其松散的狀態，并在隨后的胚胎早期發育過程中逐步地以親本特異的方式建立和成熟。
3D structures of individual mammalian genomes studied by single-cell Hi-C. Nature (IF=43.07). 2017 Apr.
研究者運用單細胞Hi-C技術，研究了全基因組范圍內整個染色質DNA在空間位置上的關系，首次在單細胞水平上復原哺乳動物細胞完整基因組3D結構圖。
上述文章中，于2018年5國月發表于Nature Genetic上的DLO Hi-C技術，由金開瑞技術顧問、華中農業大學教授，曹罡課題組與華中農業大學李國亮教授課題組聯合開發技術。
作為一種全新的染色體構象捕獲技術，DLO Hi-C技術使全基因組染色體構象捕獲實驗的成本大大的降低，同時簡化了實驗步驟，使得實驗成功率顯著提高，對輔助基因組組裝、解析基因組遠程調控元件的功能、理解疾病易感位點以及檢測染色體結構變異有著重要的意義。Nature Genetics同期發表專門評論性文章，對曹罡教授及其合作者的研究工作給予了較高評價。
目前，金開瑞聯合技術顧問曹罡教授，特推出DLO Hi-C技術服務，為您解析基因組三維結構提供了一種新型、高效、經濟的研究方案，讓您的文章開啟外掛。
DLO Hi-C服務流程:
(圖片來源:Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient and cost-effective method for chromosomeconformation capture. Nat Genet, 2018 May.)
DLO Hi-C研究思路:
DLO Hi-C可以與RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq等數據進行聯合分析，從基因調控網絡和表觀遺傳網絡來闡述生物體性狀形成的相關機制。
(圖片自作)
DLO Hi-C技術優勢：
- 微量細胞建庫：正常建庫與生信分析的樣本量可低至10萬個核
- 高成功率：細胞樣本文庫構建成功率幾乎為100%
- 建庫周期短：只需執行兩輪簡單的消化和連接步驟即可獲得高質量的文庫。
- 數據更準確：測序前質檢，確保數據準確性
- 分辨率更高：在測序數據量更少的情況下，互作矩陣分辨率更高，染色質結構分析得到的數據也更多
- 較高的信噪比：使用多種措施來減少噪音，保證高質量的數據輸出，分析更準確
- 量身定制個性化分析方案：提供DLO Hi-C的標準分析外，更注重與RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq和甲基化等多組學表觀遺傳分析，提供個性化的生信分析方案
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