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chromosomeradialor [复制链接]

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1前言

??今天继续记录一下关于HiC的内容——染色体径向分布。刚开始接触这个问题的时候,本人也是一脸茫然。经过查阅资料和文献,总算有一点眉目了,记录一下以便交流。说染色体径向分布问题之前,我们首先要明白另一个概念——染色质疆域(chromosome-territories,CT),即细胞核内的染色质分布并不是随机分布的,而是不同染色体占据不同的空间。这一概念也在年通过实验结果得到验证。实验内容大致如下,通过激光对基因组造成局部损伤,如果是随机分布,则受损区域会趋向分布在更多的染色体上,而如果是疆域分布的话,则只会集中在少部分染色体上。结果如下图b所示,实验只造成了个别染色体受损,证明了染色体疆域分布的正确性。

2chromosomeradialorganization

??真核生物细胞中非随机分布染色体区域的放射状组织在核内的功能划分中起着重要作用。目前,越来越多的方法被开发用来从Hi-C数据中捕获染色体构象用于表征不同细胞类型和条件下的基因组结构。通过计算的方法,从Hi-C数据中提取出来的CT在细胞中三维位置的排列信息,也将有助于我们研究野生型和处理组中CT的变化。故有人实现了一个方法来推断样本内各个染色体的径向距离(从核心到核外围的距离),流程示意图如下:

??流程大致可以概括为以下内容:

根据筛选条件为95th(全矩阵交互值的第95分位值)和染色体内交互变为0,从而获取Hi-C中inter-chromosomal的交互矩阵用于后续使用。第一步得到的矩阵使用graphs方法构建3D网络,获得距离矩阵(每个染色体会重复很多次),并对距离矩阵采用kmean方法聚类。第一步得到的矩阵做PCA分析后使用PC1计算与基因密度和染色体长度的相关性。结合第二步和第三步的结果,得到与基因密度或者染色体长度最相关的径向距离cluster。结合基因密度和染色体长度与第四步的cluster,最后得到径向距离。

对于分析的过程,文章作者在github上提供了python的分析脚本,详细见网址

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