【摘 要】
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在三维基因组领域,Hi-C技术在研究全基因组交互中扮演关键角色。随着技术的进步,传统Hi-C实验中的数据利用率低,实验周期长,实验成本高等问题逐渐显露。为了弥补这一不足,2018年5月份Nature Genetics发表了一篇关于新的Hi-C技术DLO Hi-C(Digestion-ligation-only Hi-C)。相比于传统Hi-C技术,DLO Hi-C有着测序数据质量高,实验周期短,可重
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在三维基因组领域,Hi-C技术在研究全基因组交互中扮演关键角色。随着技术的进步,传统Hi-C实验中的数据利用率低,实验周期长,实验成本高等问题逐渐显露。为了弥补这一不足,2018年5月份Nature Genetics发表了一篇关于新的Hi-C技术DLO Hi-C(Digestion-ligation-only Hi-C)。相比于传统Hi-C技术,DLO Hi-C有着测序数据质量高,实验周期短,可重复性好,操作简单等优势。由于实验方法与传统Hi-C有较大不同,传统的Hi-C分析软件不适应于DLO Hi-C数据,因此开发一个适用于DLO Hi-C数据的分析软件就显得极为重要。在本文中,我们开发了一款名为DLO Hi-C Tool的工具,用于DLO Hi-C数据分析。DLO Hi-C Tool集合了ChIA-PET Tool,MAFFT的部分功能以及传统的Hi-C流程,并使用Java语言构建出了一个一体化的DLO Hi-C分析软件。DLO Hi-C Tool有着使用简单,自动化,软件依赖少,运行速度快等优点。除了一键式分析之外,DLO Hi-C Tool还支持分步运行并且提供了一些常用的文件转化及统计脚本,可满足用户的多种需求。对于支持交互界面的服务器,DLO Hi-C Tool还提供了一个GUI界面,可以让用户更直观的设置参数和查看分析进度。本文以发表DLO Hi-C技术的文章中的数据作为测试数据,展示了DLO Hi-C Tool的部分功能及结果。文中共测试了6组DLO Hi-C数据,其中有5组是原位DLO Hi-C。针对这6组数据,软件测试使用统一的参数设置,由于数据量不同运行时间约为3到7小时不等。通过比较文章中的结果与DLO Hi-C Tool的分析结果发现两个近乎一致,并在THP1细胞系的数据中发现了更多的TAD。
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