Hi-C (High-through chromosome conformation capture) 是以整个细胞核为研究对象，利用高通量测序技术，结合生物信息分析方法， 研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系， 获得高分辨率的染色质调控元件相互作用图谱。

（引自Pueschel R, Coraggio F, et al. From single genes to entire genomes: the search for a function of nuclear organization. Development , 2016 , 143 (6) :910）

安赛思利用一种新的染色体构象捕获技术（DLO Hi-C），此技术信噪比高，质量控制于早期，为解析基因组三维结构提供了一种新型、高效、经济的研究方法。安赛思现推出了10万个细胞水平的Hi-C建库，实现低起始量的Hi-C建库专业化和标准生信分析服务。

DLO Hi-C技术使全基因组染色体构象捕获实验的成本大大的降低，同时简化了实验步骤，使得实验成功率显著提高，对辅助基因组组装、解析基因组远程调控元件的功能、理解疾病易感位点以及检测染色体结构变异有着重要的意义。

DLO Hi-C服务流程

交 联→酶 切→环化连接→ 酶 切→建 库→ 测序、分析

特点：在测序量更少情况下，染色质结构分析数据更多，简化文库构建过程，提升建库成功率。

技术优势

• 微量细胞建库：正常建库与生信分析的样本量可低至10万个核
• 高成功率：细胞样本文库构建成功率几乎为100%
• 建库周期短：只需执行两轮简单的消化和连接步骤即可获得高质量的文库。
• 数据更准确：测序前质检，确保数据准确性
• 分辨率更高：在测序数据量更少的情况下，互作矩阵分辨率更高，染色质结构分析得到的数据也更多
• 较高的信噪比：使用多种措施来减少噪音，保证高质量的数据输出，分析更准确
• 量身定制个性化分析方案：提供DLO Hi-C的标准分析外，更注重与RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq和甲基化等多组学表观遗传分析，提供个性化的生信分析方案。

研究思路

Hi-C可以与RNA-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq等数据进行联合分析，从基因调控网络和表观遗传网络来阐述生物体性状形成的相关机制。

结果展示

1、几种不同的Hi-C衍生方法的对比分析

2、几种不同的Hi-C的衍生方法的矩阵图

3、较优的三种Hi-C衍生技术的A/B compartments 、TADs、Loops的数据读取。

（引自Lin D, Hong P, et al. Digestion-ligation-only Hi-C is an efficient and cost-effective method for chromosome conformation capture. Nature Genetics, 2018 , 50 (5)）.

应用案例