HiC-Pro軟件有什么用

這篇文章給大家分享的是有關HiC-Pro軟件有什么用的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

HiC-Pro是一款高效的Hi-C數據分析軟件，提供了從原始數據到歸一化之后的HI-C圖譜構建的完整功能，運行效率高，用法簡便。該軟件對應的文章鏈接如下

https://genomebiology.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/s13059-015-0831-x

完整的pipeline如下圖所示

紅色方框標記的是數據預處理部分，功能和HICUP軟件類似，包括序列比對和篩選valid pairs；預處理之后就是binning, 構建不同分辨率下的原始的交互矩陣contact map,  最后對原始的contact map進行歸一化處理，得到校正后的contact map。

HiC-Pro的一個強大功能在于可以構建單倍型級別的Hi-C圖譜，單倍型級別的Hi-C圖譜有助于更加精細化理解基因組三維結構，進一步對基因調控等功能進行深入細致的研究。

整個處理過程分為以下幾個步驟

1. 序列比對

HiC-Pro采用了兩步比對的策略，如下所示

考慮到連接點在插入片段上的位置和測序讀長的關系，第一步先將R1和R2端分別與基因組比對，對于沒有比對上的reads, 可能是存在連接點的嵌合體reads, 也可能本身就是unmapping reads, 通過從3’端切除部分序列的方式，使得嵌合體序列也能夠比對上基因組， 兩步策略保證了數據的利用率。

2. 篩選valid  pairs

比對時將R1和R2端分開單獨考慮，但是二者其實來自于同一個fragment, 這一步的篩選其實是能夠代表染色質交互的有效fragment，這樣的fragment肯定是一個嵌合體序列，有來自交互作用的兩個染色質區域的序列構成， 如下圖所示

只有來自嵌合體fragment的reads才被定義為valid  pairs, 然后進行后續分析。

3. 構建原始Hi-C圖譜

根據指定的分辨率，統計兩個bin區域內valid  pairs的數目, 去除PCR重復之后，構建原始的交互矩陣。

4.  歸一化

不同區域GC含量，mapping概率等系統誤差都使得原始的交互矩陣不能夠有效代表染色質交互信息， 所以需要進行歸一化。采用了一種迭代校正的歸一化算法對原始的交互矩陣進行歸一化，矯正系統誤差。

HIC-Pro還提供了一系列的質控標準，如下圖所示

一個高質量的文庫絕大部分肯定都能夠比對上基因組，如圖A所示， R1和R2的比對率都很高。而比對上的reads中應該主要是unique mapping, 如圖A第二張圖所示，multiple hits和low  quality也是文庫質量的指標之一。

valid pairs的比例則是文庫質量的最直接體現，valid  pairs的比例至少要在50%以上。

將染色質交互作用進一步區分為染色質之間的inter-interaction. 對應B圖中的trans contact, 和染色質內部的intra-interaction, 對應cis contact。對于cis contact, 根據距離閾值分成short和long兩種。

一個高質量的文庫首先intra-interaction的比例在40%以上，其次由于線性距離近的染色質更容易隨機結合，引入系統誤差，所以高質量文庫的cis long contacts的比例在40%以上。

HiC-Pro所有的參數都放置在一個配置文件中，既可以一鍵化運行整個pipeline, 也可以分布運行，單獨執行其中的某幾步，靈活性很強，后續會介紹其詳細用法。

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