两篇Nature技术文章介绍基因组组织
【摘要】近期两项最新的研究报道了染色体构象捕获领域的技术进展，第一篇文章描述了一种高分辨率4C-seq 新型工作流程和计算通道，第二篇则报告一种新策略，能同时消除Hi-C数据中多个背景来源。
染色体构象捕获（3C）技术正在改变我们对于基因组空间组织构架的理解。然而目前推测染色质相互作用，却受限于两个方面的困难：其一是生成高分辨率信号，其二是从多个背景来源中分辨信号。
近期两项最新的研究报道了这些方面的技术进展，第一篇文章描述了一种高分辨率4C-seq 新型工作流程和计算通道，第二篇则报告一种新策略，能同时消除Hi-C数据中多个背景来源。
虽然十年前我们就获得了人类基因组序列的线性图谱，但是对于其空间组织的破译，还才刚刚起步。最近的研究表明，远程基因组元件，如增强子和启动子，能通过染色质相互作用被带入其它区域，调控临近位置的基因转录。这打破了我们之前对于基因调控的理解，也指出了三维染色质结构的重要性。
目前革新性的3C技术改变了之前科学家们绘制染色质相互作用的工具，这种全称为chromosome conformation capture（3C）的技术原本应用于酵母中研究基因表达时，染色质的空间构象分析，继而发展为利用此技术在后生动物中研究细胞内染色质间的相互作用，近年来发展出基于染色质构象捕获而衍生的环状染色质构象捕获(circularchromosome conformation capture,4C)、3C碳拷贝(3C-carbon copy,5C)和ChIP-loop assay等技术，为研究染色质间长距离相互作用提供了可能。并且最近又出现ChIA-PET和Hi-C等技术，能以de novo的方式从全基因组的角度诠释了蛋白质因子与染色质相互作用的关系，以及细胞核内互作染色质的空间构象。
所有的3C为基础的方法首先都需要消化固定细胞中的染色质，然后进行切断后DNA的再连接，这样一来，就能将空间接近的序列片段聚拢在一起，即使它们的序列距离很远。之后通过分析这些连接处的特征，比如通过测序，就能获得一张详细的染色质互作图谱了。
首个3C技术聚焦于某个位点，能进行两个区域间“一对一”相互作用的的分析。与此相反，4C和Hi-C技术则是通过广泛撒网，分析整个基因组中“一对多”，“多对多”的相互作用，虽然这些技术能获得更多的信息，但相对来说，成本也相当大——在某一测序深度上信号较弱，背景噪音也更加多（技术或生物来源的）。
来自荷兰和以色列的Amos Tanay和Wouter de Laat两个研究组发表了题为“Robust 4C-seq data analysis to screen for regulatory DNA interactions”的文章，介绍了一种4C-seq技术，实现了前所未有的高分辨率，描绘染色质相互作用，为更准确，更细致的解析特殊功能元件的调控相互作用铺平了道路。
他们的方法首先与正常方法无异，也是联合消化和DNA连接两大步骤，这些连接后的DNA通常含有多个限制性片段，因此研究人员进行了又一轮的，不同限制性内切酶的消化，然后通过反向PCR扩增DNA目标区域特异性连接信号，最后利用新一代测序平台进行解析（如下图）。
（a图为高分辨率4-seqC方法的概况；b图为Hi-C数据分析的校正过程）
下篇： 构建详细全面的染色体互作图
原文摘要：
Robust 4C-seq data analysis to screen for regulatory DNA interactions
Regulatory DNA elements can control the expression of distant genes via physical interactions. Here we present a cost-effective methodology and computational analysis pipeline for robust characterization of the physical organization around selected promoters and other functional elements using chromosome conformation capture combined with high-throughput sequencing (4C-seq). Our approach can be multiplexed and routinely integrated with other functional genomics assays to facilitate physical characterization of gene regulation.
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