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1 引言
高通量染色质构象捕获(Hi-C)能在全基因组尺度上刻画 DNA 片段之间的空间接触频率。由于实验流程和测序深度等多重技术偏差,原始接触矩阵往往存在系统性噪声,若不加以校正,会严重影响后续的结构特征识别、差异比较和 3D 基因组建模。Normalization(标准化)因此成为 Hi-C 数据分析的首要步骤。现有算法大致可分为两条技术路线:显式偏差建模和隐式矩阵平衡。下文逐一介绍主要代表方法,并给出在不同应用场景中的实践建议。
2 显式偏差建模(Explicit Bias Modeling)
此类方法首先枚举已知的实验/序列偏差(如 GC 含量、片段长度、酶切位点密度、重复序列 mappability 等),再利用统计模型显式回归或重加权。
年份 | 方法 | 核心思想 | 适用场景 |
---|---|---|---|
2011 | Yaffe-Tanay | 概率模型同时估计多种已知偏差,再校正接触频率 | 经典基准方法,参数较多,计算量大 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) |
2012 | HiCNorm | Poisson 回归,参数更精简、速度提升 ×1000 | 常用于大规模批量样本 (academic.oup.com) |
2021 | covNorm | 负二项回归 + 距离衰减项,兼顾过度离散与长程衰减 | 低深度或 capture Hi-C 数据 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) |
2018/19 | HiCcompare / multiHiCcompare | 基于距离的 cyclic-LOESS,对两份或多份 Hi-C 进行联合归一 | 差异互作检测,批次效应显著时 (bmcbioinformatics.biomedcentral.com, researchgate.net) |
2022 | BandNorm(scHi-C) | 先按染色体距离分层(band)归一,再跨细胞深度校正 | 单细胞 Hi-C 稀疏矩阵 (genomebiology.biomedcentral.com) |
3 隐式矩阵平衡(Implicit Matrix Balancing)
隐式方法不假设具体偏差来源,而是设定“每个 bin 的可见度应相等”,通过迭代或数学平衡让行列和收敛。
年份 | 方法 | 特点 | 适用建议 |
---|---|---|---|
2012 | SCN(Sequential Component Normalization) | 行列交替缩放 2–3 轮即可收敛 | 实现简单,适合教学/快速原型 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) |
2012 | ICE(Iterative Correction & Eigenvector decomposition) | Sinkhorn-Knopp 迭代 + PCA,cool/hic 默认 | 稠密矩阵下表现稳健 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) |
2013 | KR(Knight–Ruiz) | 高速共轭梯度求解,内存占用大 | 深度足、分辨率高的数据 (gcmapexplorer.readthedocs.io) |
2014 | VC / VC-SQRT | 单次行列归一;VC-SQRT 用平方根减弱过校正 | 粗分辨率或实时可视化 (gcmapexplorer.readthedocs.io) |
2015 | ChromoR | Poisson-Wavelet 去噪后再平衡,保留局部结构 | 噪声高或需多尺度分析 (tandfonline.com) |
2018 | OneD | 先基于距离回归,再 1D 归一;对染色体异常更鲁棒 | 癌症及倍体异常样本 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) |
2019 | Binless | 无分辨率假设的分段+平滑+融合模型 | 需要跨多分辨率扫描热点时 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) |
2025 | Kernel Density Balancing | 引入核密度估计框架,具备一致性与稀疏鲁棒性理论保证 | 最新研究方向,稀疏或超高分辨率场景 (arxiv.org) |
4 单细胞与超高分辨率数据
单细胞 Hi-C 与 Micro-C 数据稀疏度高,对传统平衡算法(ICE、KR)收敛性造成挑战。BandNorm、scVI-3D 等在 distance band 上归一或结合深度生成模型,可有效缓解零膨胀与测序深度差异 (genomebiology.biomedcentral.com)。对于 1 kb 乃至碱基级 Micro-C 矩阵,Kernel Density Balancing 等新方法通过局部核平滑显著提升了高分辨率下的稳定性 (arxiv.org)。
5 选型实践指南
-
常规哺乳动物 Hi-C(≥ 5 kb,深度 ≥ 500 M read-pairs)
默认使用 ICE 或 KR;差异分析前可再做 HiCcompare/QuASAR-QC 质量评估。 -
低深度或 Capture Hi-C
covNorm 或 Binless 能更好处理零通量与距离衰减。 -
染色体数异常或癌症样本
OneD 对非常规倍体更稳健。 -
单细胞
BandNorm + 下游 imputation(scVI-3D、HiCENT 等)是当前主流。 -
需要跨分辨率集成
Binless、Kernel Density Balancing 提供 resolution-agnostic 输出。
6 未来趋势
- 统计可解释性:Kernel Density Balancing 为矩阵平衡引入一致性证明,预示未来将有更多具备显式统计假设的算法。
- 多模态整合:结合 ATAC-seq、ChIP-seq、RNA-seq 的联合归一与建模正在兴起。
- 实时可视与云端流水线:轻量级、GPU-加速的 Web 可视工具链将进一步降低使用门槛。
通过系统梳理可见,ICE、KR、VC、VC-SQRT 只是 Hi-C 标准化方法的“入门四件套”。根据实验设计、测序深度、分辨率和生物学问题的不同,灵活选择或组合显式与隐式算法,才能最大程度提升 3D 基因组研究的可靠性与可比性。