【染色体构象捕获】
染色体构象捕获技术
染色体构象捕获（Chromosome conformation capture，简称为3C）是一种用于分析细胞自然状态下染色体组织形式的高通量分子生物学技术。对于理解并评价基因调控、DNA复制和修复来说，研究染色体的结构性质和空间组织是尤为重要的。
影响基因表达的染色质相互作用的例子之一是：染色体区域折叠可以将增强子及相关转录因子带到基因附近，这一点首次在HBB结构域中获得证实。染色体构象捕获使得研究者们可以根据上述的细胞机制来研究对染色质活性产生影响的因素。这一技术对研究模式生物和人体中遗传学及表观遗传学很有帮助。
基于原始的3C技术，现已发展出多项新的技术，这些技术可增加一条染色体与其它染色体及其它蛋白之间进行定量的通量。这些所有的3C相关的技术大致可被分为四类：（1）3C和ChIP版本的3C（ChIP-loop assay）、（2）4C和ChIP版本的4C（增强型4C）、（3）5C和3D检测以及（4）基因组构象捕获（GCC）相关技术（Hi-C）和ChIP版本的GCC（也被称为6C）。在4C、5C和Hi-C中通过微阵列和高通量测序手段对DNA片段进行分析的应用使得对染色体交互作用的分析进入全基因组规模。
== 历史 ==
很久之前, 显微镜学是研究细胞核结构最主要的方法, 该方法最早可以追溯到1590 .
Timeline of chromatin structure studies
1879年，华尔瑟·弗莱明（Walther Flemming）首先命名了染色质。
1883年，奥古斯特·魏斯曼（August Weismann）发现了染色质是主要遗传物质。
1884年，阿尔布雷希特·科塞尔（Albrecht Kossel）发现了组蛋白。
1888年，Sutton和Boveri提出了染色质在细胞循环中是连续的理论。
1889年，Wilhelm von Waldemeyer命名了染色体。
1928年，Emil Heitz命名了异染色质和真染色质。
1942年，Conrad Waddington首次假设了表观遗传结构的存在（epigenetic landscapes） 。
1948年，R. D. Hotchkiss发现了DNA甲基化。
1953年，沃森和克里克发现了DNA的双螺旋结构。
1961年，玛莉·里昂（Mary Lyon）提出了X染色体去活化的假设。
1973-1974年，染色质纤维（chromatin fiber）被发现。
1975年，Chambon命名了核小体。
1982年，Chromosome territories（Chromosome territories）被发现。
1984年，John T. Lis发明了染色质免疫沉淀技术。
2002年，Job Dekker及其同事发明了3C技术。
2003年，人类基因组计划完成。
2006年，Marieke Simonis 发明了4C技术, 同年，Dostie 发明了 5C 技术。
2007年，B. Franklin Pugh发明了染色质免疫沉淀-测序技术。
2009年，Liebermann-Aiden发明了高通量染色体构象捕获技术（Hi-C）, 同年，Melissa J. Fullwood发明了ChIA-pet技术. 。
2012年，Bin Ren实验室发现并定义了拓扑相关结构域（Topologically Associated Domains，TADs) 。
==实验方法==
所有基于3C的方法都从相似的步骤开始。
Comparison among 3C and its derived methods.
步骤一: 交联: 加入甲醛可以使 DNA 与蛋白或蛋白与蛋白之间相互粘结, 这样会导致相互作用的 DNA 片段被交联在一起.  (for example cis located promoters to trans located promoters, reveals interactions like the interaction between H enhancer and odorant receptor promoters).
步骤二: 限制酶消化: 加入过量限制性内切酶将未交联的 DNA 与交联的 DNA 相互分离. 限制酶的选择取决于需要分析的基因座位的情况. 限制序列较短 (4 bp) 的内切酶切点密集, 用于研究较短的座位 ( b. Heat map visualization illustrating the bipartite structure of the mouse X chromosome, as plotted by Hi-Browse. c. Heat map visualization of a 3 Mbp locus (chr4:18000000-21000000), produced by Juicebox, using in-situ Hi-C data from the GM12878 cell line. d. Circular plot of the bipartite mouse X chromosome, generated by the Epigenome Browser. Image from
不同的3C-based的实验产生具有不同结构和统计特性的数据。因此，每种实验类型都有特定的分析软件包。
Hi-C数据通常用于分析全基因组染色质组织，如拓扑关联结构域（TADs），三维空间中与基因组相关的线性连续区域。 Several algorithms have been developed to identify TADs from Hi-C data.
Hi-C及其后续的数据分析方法很多。Fit-Hi-C
是一种基于离散组合方法的方法，其中修改了相互作用距离（初始样条拟合，又称Spline-1），并改进了空模型（Spline-2）。 Fit-Hi-C的结果是成对的染色体内相互作用与它们的p值和q值的列表。 JuiceBox 是用Java编写的Hi-C数据可视化工具。
基因组的三维组织也可以通过接触矩阵eigendecomposition来分析。每个特征向量对应于共享结构特征的一组轨迹，所述轨迹不一定是线性连续的。
3C技术中一个重要的混杂因素是由于随机聚合物行为而发生的基因组位点之间频繁的非特异性相互作用。两个位点之间的相互作用必须通过统计显着性检验确定为特异性。
===DNA motif分析===
DNA motifs是很小（通常8-20）的DNA序列.这些短序列通常高度富集于功能类似的生物序列中（例如许多高表达的的基因的启动子中）.
目前，远距离染色质相互作用的调节的DNA motif尚未被广泛研究。一些研究集中在阐明DNA基序对启动子 - 增强子相互作用的影响。
郭等人已经确定了在启动子 - 增强子边界序列中的两个CTCF基序的方向对于靶向正确的基因是非常关键的;两个CTCF图案必须相互面对面。.
Bailey等人已经鉴定了启动子区域中的ZNF143基序提供了启动子 - 增强子相互作用的序列特异性. Mutation of ZNF143 motif decreased the frequency of promoter-enhancer interactions suggesting that ZNF143 is a novel chromatin-looping factor.
对于基因组规模的分析，在2016年，Wong等人报道了启动子 - 增强子相互作用中K562细胞系的19,491个DNA motif对的列表 . 因此，他们声称，基序配对多样性（与特定基序配对的基序数量）与相互作用距离和调控区域类型有关。在第二年，Wong发表了另外一篇文章，报道了6种人类细胞系中的18,879个motif对儿。. 这项工作的一个新贡献是MotifHyades（用Matlab编写），一个序列基序发现工具，可以直接应用于配对序列。
===癌细胞分析===
基于3C的技术可以提供对癌症基因组中染色体重排的见解. 此外，它们可以显示调控元件及其靶基因的空间接近度的变化，这带来了对基因组的结构和功能基础的更深入的理解.
Taberlay等人研究了前列腺癌背景下3D基因组组织的破坏 . 拷贝数变异，远距离表观遗传重构和非典型基因表达程序进行了分析。具体而言，他们发现17p13.1上一个TAD（正常）分叉成2个不同的较小的TAD（癌症）。数据可以通过GSE73785在GEO数据库中访问。
Harewood el. al 建议使用Hi-C作为检测染色体重排和拷贝数变异的工具. 癌症数据集由6种脑肿瘤，2种成淋巴细胞系和1种对照细胞系组成。 GEO的登录号是GSE81879。
Ferhat Ay et al. 分析了10癌细胞数据并开发了一系列的工具, 包括鉴定拷贝数变异（HiCnv），染色体间易位（HiCtrans）和Hi-C数据模拟（AveSim）
. The datasets are from ENCODE project.
罗等人进行了Hi-C实验，发现含有HOXA13基因的抑制性染色质相互作用的锚点中的前列腺癌风险区域（7p15.2）
. 3p15.2基因座的缺失可以上调HOXA基因座中的基因。 GEO的登录号是GSE98898。
值得一提的是，ENCODE项目目前（截至2017年12月）在16个细胞系（其中许多是癌细胞系）中有Hi-C数据集， ;它们是A549，ACHN，Caki2，DLD1，G401，HeLa-S3，HepG2，LNCaP克隆FGC，NCI-H460，Panc1，RPMI-7951，SJCRH30，SK-MEL-5，SK-N-DZ，SK- MC，T47D。
== 另见 ==
* 基因检测
== 参考文献 ==
* http://www.nature.com/ejhg/journal/v13/n9/full/5201464a.html date=20160504181146
* http://www.abcam.com/index.html?pageconfig=resource&rid=10010&pid=5 date=20190114130321