HI-C実験を一度に1ステップずつ改善します

真核生物染色体の3D組織は、遺伝子発現、DNA複製、細胞分裂、DNA損傷に対する反応などの重要なプロセスに影響します。ゲノム全体の染色体立体構造捕捉（HI-C）アプローチは、すべてのゲノム領域間の相互作用頻度を測定することにより、3Dゲノム組織の景観を特徴付けることができます。HI-Cプロトコルの改善とDNA配列決定力の急速な進歩により、HI-Cは、適切な細胞機能における3Dゲノム構造の役割を解明するだけでなく、ゲノム再編成を特徴付ける、新しいゲノムを組み立てるために、多様な生物学的システムを研究するのに役立ちました。また、クロマチン相互作用は疾患の潜在的なバイオマーカーとして考えてください。しかし、HI-Cプロトコルは依然として複雑であり、結果のデータに影響を与える可能性のある多数のステップでのバリエーションを受けます。したがって、HI-Cの実験の成功とデータの品質に寄与する要因をよりよく理解し、制御する必要があります。ここでは、最近提案されたHI-Cプロトコルの変更と、サンプルの準備で見落とされがちな変数をしばしば見落としていることを評価し、Hi-Cデータの品質に対する影響を調べます。Hi-Cライブラリの準備中に発生する可能性のあるアーティファクトを調べます。これには、マイクロホモロジーベースの人工テンプレートのコピーや、下流のデータにノイズを追加できるキメラ形成が含まれます。Hi-Cアーティファクトの根底にあるメカニズムの調査は、将来さらに最適化されるべきステップを特定します。細胞の特殊な集団の3Dゲノムまたは一次組織の小さなサンプルの特徴的な特性を特徴付ける際のHI-Cの有用性を改善するために、HI-Cをより低い細胞数に適応させると考えられるDNA損失を起こしやすいステップを特定します。

The 3D organization of eukaryotic chromosomes affects key processes such as gene expression, DNA replication, cell division, and response to DNA damage. The genome-wide chromosome conformation capture (Hi-C) approach can characterize the landscape of 3D genome organization by measuring interaction frequencies between all genomic regions. Hi-C protocol improvements and rapid advances in DNA sequencing power have made Hi-C useful to study diverse biological systems, not only to elucidate the role of 3D genome structure in proper cellular function, but also to characterize genomic rearrangements, assemble new genomes, and consider chromatin interactions as potential biomarkers for diseases. Yet, the Hi-C protocol is still complex and subject to variations at numerous steps that can affect the resulting data. Thus, there is still a need for better understanding and control of factors that contribute to Hi-C experiment success and data quality. Here, we evaluate recently proposed Hi-C protocol modifications as well as often overlooked variables in sample preparation and examine their effects on Hi-C data quality. We examine artifacts that can occur during Hi-C library preparation, including microhomology-based artificial template copying and chimera formation that can add noise to the downstream data. Exploring the mechanisms underlying Hi-C artifacts pinpoints steps that should be further optimized in the future. To improve the utility of Hi-C in characterizing the 3D genome of specialized populations of cells or small samples of primary tissue, we identify steps prone to DNA loss which should be considered to adapt Hi-C to lower cell numbers.