染色體構(gòu)象捕獲（3C）技術(shù)正在改變我們對(duì)于基因組空間組織構(gòu)架的理解。然而目前推測(cè)染色質(zhì)相互作用，卻受限于兩個(gè)方面的困難：其一是生成高分辨率信號(hào)，其二是從多個(gè)背景來(lái)源中分辨信號(hào)。

近期兩項(xiàng)最新的研究報(bào)道了這些方面的技術(shù)進(jìn)展，第一篇文章描述了一種高分辨率4C-seq 新型工作流程和計(jì)算通道，第二篇?jiǎng)t報(bào)告一種新策略，能同時(shí)消除Hi-C數(shù)據(jù)中多個(gè)背景來(lái)源。

上篇： 兩篇Nature技術(shù)文章介紹基因組組織

重要的是，為了能最大限度地增加互作片段的數(shù)目，研究人員兩輪消化采用的是具有四種堿基特異性的限制性內(nèi)切酶，從而可用片段池中的片段數(shù)，相較于之前采用的six-base切斷法提高了十倍。

可能會(huì)有人認(rèn)為減少片段大小就足以提高分辨率了，但是更高的分辨率也意味著更多的背景誤差。比如說(shuō)，4C-seq技術(shù)降低了初次限制性片段的平均長(zhǎng)度，也就相應(yīng)的增加了不包含二次限制性酶切位點(diǎn)片段的初次片段比例。所以最終的溶液里有消化了兩次的一些片段，也有只消化了一次的片段。由于PCR擴(kuò)增對(duì)于較短的片段更有效，因此讀取數(shù)據(jù)就會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)誤差。

此外，實(shí)驗(yàn)覆蓋率也會(huì)受到其它多個(gè)誤差的影響，包括限制性內(nèi)切酶的效率和基因組測(cè)序片段的可作圖性，所以說(shuō)改進(jìn)實(shí)驗(yàn)需要兩手抓，需要更加嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，消除數(shù)據(jù)誤差的影響。

Werken等人提出了一種糾正誤差的計(jì)算機(jī)框架，他們將限制性片段根據(jù)相似特性進(jìn)行分類，比如GC含量和片段長(zhǎng)度，期間采用兩個(gè)互補(bǔ)的策略，糾正接觸強(qiáng)度。對(duì)于遠(yuǎn)程相互作用，研究人員預(yù)計(jì)了每個(gè)片段類的覆蓋背景率，分別計(jì)算各類觀察到的和預(yù)期的片段覆蓋之間的富集。而對(duì)于近程相互作用，研究人員又采用了另外一種不同的方法，因?yàn)榻佑|范圍隨著序列距離變化大。但是因?yàn)椴煌晤惖母采w譜代表著相同的相關(guān)分布，所以研究人員能在位數(shù)正?；筮M(jìn)行比較。

研究人員通過(guò)三個(gè)不同的基因位點(diǎn)驗(yàn)證了這種技術(shù)，這三個(gè)位點(diǎn)分別是β-珠蛋白，Oct4和SATB1。他們?cè)?/SPAN>150kb β-珠蛋白區(qū)域中檢測(cè)了大約1,000片段末端，將其與以前的實(shí)驗(yàn)報(bào)道進(jìn)行比較，進(jìn)一步證明了同一位點(diǎn)上全基因組范圍內(nèi)的互作圖譜具有高度重現(xiàn)性。這些實(shí)驗(yàn)表明高清晰度4C-seq是一種全基因組范圍內(nèi)，篩選包含目標(biāo)啟動(dòng)子在內(nèi)的調(diào)控DNA元件，強(qiáng)大有效的直接方法。

第二篇文章“Iterative correction of Hi-C data reveals hallmarks of chromosome organization”，是由麻省理工的Mirny和Dekker研究組完成，主要聚焦于低分辨率所有區(qū)域中的全基因組范圍相互作用。

與4C-seq方法一樣，HI-C數(shù)據(jù)也受到多個(gè)技術(shù)和生物學(xué)來(lái)源誤差的影響，要糾正這些誤差很困難，不僅是因?yàn)楸仨氼A(yù)料到所有可能的誤差來(lái)源，而且還由于某種誤差的大小和方向會(huì)根據(jù)不同實(shí)驗(yàn)方法而變化。

為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，Imakaev等人開(kāi)發(fā)出了一個(gè)集成方案，可以在未知這些技術(shù)或生物來(lái)源的前提下，消除Hi-C數(shù)據(jù)中的許多誤差。換句話說(shuō)，通過(guò)一種無(wú)偏差方式消除了誤差。

Imakaev這篇文章的核心假設(shè)是，在一個(gè)無(wú)誤差實(shí)驗(yàn)中，所有的基因組區(qū)域應(yīng)該通過(guò)同一“可見(jiàn)性”進(jìn)行分析，這樣實(shí)驗(yàn)中觀察到基因組區(qū)域的概率就相同了。而且作者假設(shè)每對(duì)相互作用的可見(jiàn)誤差是會(huì)消失的，也就是說(shuō)，這種偏差是隨著相互作用的兩個(gè)區(qū)域各自作用區(qū)域出現(xiàn)的誤差而出現(xiàn)的。

在這些假設(shè)的基礎(chǔ)上，Hi-C原始計(jì)數(shù)矩陣可以反復(fù)驗(yàn)證，在一個(gè)重復(fù)循環(huán)中，Hi-C圖譜的每一組分都能通過(guò)兩個(gè)互作區(qū)域的可見(jiàn)誤差產(chǎn)物區(qū)分開(kāi)來(lái)。同樣，Imakaev等人也在人淋巴母細(xì)胞系實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了這種方法，獲得結(jié)果出現(xiàn)的誤差與近期概率方法計(jì)算出來(lái)的限制性片段水平誤差相關(guān)性很好，從而相互確認(rèn)了這兩種方法的作用。

從這兩篇論文中，我們可以看到染色質(zhì)互作圖譜實(shí)驗(yàn)技術(shù)與分析方法上的極大進(jìn)步，這些成果將有助于科學(xué)家們深入了解基因組的三維結(jié)構(gòu)，極大地改變我們對(duì)于人類基因組全圖的認(rèn)識(shí)。