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Hi-C測序簡介及文庫制備

2022-05-25 12:57 作者:笨笨熊愛吃肉  | 我要投稿

前一段時間,和導(dǎo)師交流實驗進展,導(dǎo)師問我Hi-C的結(jié)果大約得多久才出來,我想著Hi-C測序本質(zhì)上還是二代測序,參考二代測序建庫及測序的時間,說得一周吧,同時和公司確定了一下,結(jié)果公司說至少得一個月,非常驚訝,咋這么慢,公司說建庫很復(fù)雜,用時間比較多,中間還有小數(shù)據(jù)上機測序,評估過程等等。和公司要了一些建庫的學(xué)習(xí)材料,結(jié)合網(wǎng)上的一些資料,學(xué)習(xí)了下Hi-C建庫過程,越看發(fā)現(xiàn)需要學(xué)習(xí)的東西越多。


一、Hi-C技術(shù)簡介:


染色體是遺傳信息的攜帶者,占據(jù)獨立的細胞和區(qū)域,可它們并不是隨機的結(jié)構(gòu),具有高度的組織性(Lanct?t, et al., 2007)。DNA在染色體上以高度折疊的形式存在,因此不止直線距離相近的DNA之間可能存在相互作用,相距很遠的DNA片段也存在著相互作用關(guān)系,這種染色體上各位點在細胞核中的空間交互作用被視為影響基因表達調(diào)控的重要因素。


Hi-C由Job Dekker 在2009年提出,發(fā)表在Science上,最初用于捕獲全基因組范圍內(nèi)所有的染色質(zhì)內(nèi)和染色質(zhì)間的空間互作信息,構(gòu)建相應(yīng)的3D基因組數(shù)據(jù)信息[1]。目前已應(yīng)用于基因表達的空間調(diào)控機制研究、構(gòu)建染色體水平參考基因組、構(gòu)建單體型圖譜等。


二、建庫簡要步驟

1. 交聯(lián),用甲醛對細胞進行瞬間固定,使DNA與蛋白,蛋白與蛋白之間相互交聯(lián);

2.酶切,用限制性內(nèi)切酶(如Hind III)切割基因組,得到的片段具有平末端或粘性末端;

3.標記,使用生物素標記的堿基作為修復(fù)材料,對內(nèi)切酶形成的粘性末端進行修復(fù);

4.連接,使用T4 DNA連接酶連接互作片段,形成環(huán)狀;


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5.解交聯(lián),將連接DNA片段的蛋白質(zhì)消化掉,得到交聯(lián)片段;使用超聲波或其他方式,再次打斷片段;用磁珠將帶生物素的捕獲,得到只由在細胞核內(nèi)空間位置相近的DNA片段構(gòu)成的文庫,制作文庫;

6.文庫擴增產(chǎn)物取樣進行“Hi-C片段連接點質(zhì)控檢測”,檢測合格后則完成整個文庫制備;

7.構(gòu)建好的文庫經(jīng)過文庫質(zhì)控合格后,用Illumina平臺進行測序,測序策略PE150。


理想的文庫是由來自兩個不同酶切片段的DNA片段連接構(gòu)成,片段連接位點會形成一種新的內(nèi)切酶切割位點(例如:MboI酶切,平末端連接后形成的新酶切位點為BspDI所識別切割)。

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實驗流程

三、C技術(shù)

除了Hi-C外,還有3C、4C、5C

3C (一對一)

基因組捕獲技術(shù)(chromosome conformation capture,3C), 最早的研究三維基因組的技術(shù),能夠探究兩個已知基因位點之間的作用,需要提前知道互相作用區(qū)域,3C 技術(shù)假定物理上互作的 DNA 片段連接頻率最高,以基因座特異性 PCR 來檢測基因組中 DNA 片段之間的物理接觸,最終以 PCR 產(chǎn)物的豐度來確定是否存在相互作用。


4C(一對多)

環(huán)狀染色質(zhì)構(gòu)象捕獲芯片(Chromosome conformation capture-on-chip,4C),可以捕獲一個基因區(qū)域其他區(qū)域間的互相作用。該技術(shù)不需要知道作用區(qū)域的先驗知識就可以使用。

5C(多對多)

染色體構(gòu)象捕獲碳拷貝(Chromosome conformation capture carbon copy,5C),可以檢測某段區(qū)域內(nèi)所有的互作,但是該區(qū)域一般<1 Mb。覆蓋度的問題也就造成該技術(shù)不適用于全基因組測序。


Hi-C(全部互作)

高通量基因組捕獲技術(shù),基本解決了上述技術(shù)的缺點,可以實現(xiàn)全基因組覆蓋檢測全部未知互作區(qū)域。

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參考:

1.Comprehensive Mapping of Long-Range Interactions Reveals Folding Principles of the Human Genome.

2.https://blog.csdn.net/u011262253/article/details/113725316

3.基于生物信息學(xué)的Hi-C 研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢,呂紅強,2020

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