Hi-C（High-throughput chromosome conformation capture）技术是获取染色质空间结构的重要手段，该方法已被广泛用于研究基因组三维结构、基因表达调控与细胞命运的改变。面对广泛迫切的科研需求，诺禾致源一直致力于优化提升技术平台，在提供高质量交付的基础上，不断扩展物种经验，持续优化降低样本起始量，扩展技术应用场景。
01
样本量少难获取？微量平台为您护航
测序数据质量评估：
针对人与小鼠细胞系样本，在5000个细胞投入量下技术测试，所得测序结果均高质量且稳定。
针对动物与植物幼嫩组织样本，在0.2g样本投入量的情况下，也可以实现高质量的数据产出。
细胞样本实测结果
组织样本实测结果
互作分析评估：
与参考基因组比对后的互作分析结果显示：数据有效率（effect rate）均高于40%，染色体间相互作用率（trans interaction）均低于40%。
诺禾致源Hi-C技术样本降量升级，人、鼠哺乳动物组织所需样本量可低至0.2g/库，细胞样本可低至5000个细胞/库，在降低样本投入量的同时保证高质量数据产出，为珍贵样本的研究提供更多支持。
02
单一组学太单调？多组学平台给您支持
Hi-C技术的发展拓宽了我们对染色质的认识。通过Hi-C与多组学技术的联用，科研人员取得了大量的研究成果，推进了我们对于基因组折叠和空间构象、转录调控机制、表观遗传学性状等一系列问题的深入探索。
诺禾致源多组学分析平台提供基于Hi-C的compartment A/B、TAD、Loop等染色质层级结构分析，同时也根据客户的科研需求提供多组学分析服务。
Hi-C+RNA-seq
Hi-C与转录组联用，探究染色质三维构象变化与转录调控的关系。
目标基因区域的Compartment转换、TAD重构分析[1]
Hi-C+CUT&Tag
Hi-C与CUT&Tag技术联用，间接分析目标组蛋白修饰及转录调控因子介导的DNA空间互作。
转录因子/组蛋白修饰在TAD边界的分布分析[2]
增强子-启动子结构注释分析[3]
Hi-C+ATAC-seq
Hi-C与ATAC技术联用，进行转录活跃区域及靶基因表达与染色质三维构象变化的相互印证。
染色质开放区域与loops/TADs的分布分析[4]
03
物种特殊缺参考？项目经验向您挥手
诺禾致源自2014年推出Hi-C技术，目前已累积互作研究项目经验1000+个，其中消化样本数量10000+例。包含人/鼠/猪正常、疾病模型各种组织类型，以及各类畜牧类哺乳动物、家禽家畜、水产类、昆虫类、爬行类、植物等，共计100+物种，上千种部位。
诺禾致源项目经验
04
常见FAQ
Q1
细胞样本一定要客户自行固定后送样吗？
A1
建议客户自行固定后送样，目的是保护运输途中染色质的完整性；根据项目经验来看送来给公司固定的细胞数据不稳定，经常会出现酶切率低、trans比高的问题，而且冻存送过来的细胞交联过程中会发生聚团现象，细胞容易粘枪头。
Q2
Hi-C推荐测序深度为多少？？
A2
一般互作、TAD、区室层级分析推荐100X，因为测序深度越高，分辨率越高。根据人、小鼠等项目经验，深度达到150X时，分辨率能达到10Kb，可以满足loop的分析。其他物种研究到loop还是建议300X。
Q3
染色质层级结构以及其特点有哪些？
A3
1.Compartment A/B （区室，常染色质/异染色质）；
2.TAD（拓扑结构域）：区室中作用最为频繁的单元。边界具有保守性，富含CTCF结合位点、活跃转录标记；
3.LAD（层关联域）：区室中作用较弱的单位，主要由转录沉默染色质组成，富含异染色质组蛋白H3K27/9me3；
4.Loops（染色质环）：TAD中互作频率高于周围区域，比如启动子-增强子结构；Loops层级结构更精细，能够达到调控元件结合/基因层面。
诺禾致源表观组产品线拥有丰富的表观和转录调控类测序分析经验，支持全世界科研工作者发表高分文章500+篇，影响因子累计5000+，涉及的组学包括但不限于ATAC-seq、CUT&Tag、EM-seq、Hi-C、RNA甲基化（MeRIP-seq）、Ribo-seq、RNA IP-seq（RIP-seq）、芯片检测类和脱靶检测类等。欢迎感兴趣的老师咨询我们的驻地销售或邮件至ep-pm@novogene.com！
参考文献：
[1] Jin L, Wang D, Zhang J, et al. Dynamic chromatin architecture of the porcine adipose tissues with weight gain and loss. Nat Commun. 2023 Jun 12;14(1):3457. doi: 10.1038/s41467-023-39191-0..
[2] Hug CB, Grimaldi AG, Kruse K, et al. Chromatin Architecture Emerges during Zygotic Genome Activation Independent of Transcription. Cell. 2017 Apr 6;169(2):216-228.e19. doi: 10.1016/j.cell.2017.03.024.
[3] Qin Y, Grimm SA, Roberts JD, et al. Alterations in promoter interaction landscape and transcriptional network underlying metabolic adaptation to diet. Nat Commun. 2020 Feb 19;11(1):962. doi: 10.1038/s41467-020-14796-x.
[4] Greenwald WW, Chiou J, Yan J, et al. Pancreatic islet chromatin accessibility and conformation reveals distal enhancer networks of type 2 diabetes risk. Nat Commun. 2019 May 7;10(1):2078. doi: 10.1038/s41467-019-09975-4.
NC项目文章｜T2T基因组及高深度Hi-C测序助力蝴蝶3D染色质结构研究
