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Hi-C（High-throughput Chromosome Conformation Capture）是一种用于研究染色质3D结构的组学技术，它生成的接触矩阵数据可以揭示基因组的拓扑结构、调控机制和疾病相关变化。Hi-C数据分析通常涉及从原始读段到高级解读的完整管道，不限于特定工具（如HiCExplorer、Juicer、HiC-Pro、TADbit、Fit-Hi-C 或 HiC-bench）。分析类型可以分为基础处理、高级结构识别、比较分析和整合应用等。下面我按类别总结常见分析类型，包括描述、目的和示例工具/方法。列表基于多种来源的综合，如Hi-C管道指南和基准研究。
1. 预处理和质量控制（Preprocessing and Quality Control）
- 描述：从原始测序读段开始，包括过滤低质量读段、去除PCR重复、比对到参考基因组、构建接触矩阵（contact matrix，通常以bin大小如5kb划分）。
- 目的：确保数据可靠，移除技术偏差（如酶切位点偏差）。包括检查cis/trans交互比率、距离依赖交互频率衰减曲线。
- 示例工具/方法：HiC-Pro（端到端处理）、cooler（矩阵格式化）、HiC-bench（对齐和过滤）。常见步骤：使用Bowtie2或BWA比对，生成.cool或.hic格式矩阵。
2. 矩阵校正和归一化（Matrix Correction and Normalization）
- 描述：校正系统偏差（如GC含量、mappability），包括显式（explicit，如Knight-Ruiz (KR)）和隐式（implicit，如ICE）方法。归一化使矩阵可比，如总互动数标准化。
- 目的：去除噪声，提高下游分析准确性。包括诊断绘图（如MAD score）。
- 示例工具/方法：HiCExplorer的hicCorrectMatrix、Juicer的KR normalization、cooltools。
3. 可视化和探索性分析（Visualization and Exploratory Analysis）
- 描述：生成热图（heatmap）、圆图（circos plot）、距离 vs 计数曲线、虚拟4C（从特定视点查看互动）。
- 目的：直观检查数据模式，如交互频率随距离衰减。
- 示例工具/方法：Juicebox（交互式热图）、HiCExplorer的hicPlotMatrix、WashU Epigenome Browser。
4. A/B 隔室分析（A/B Compartment Analysis）
- 描述：使用主成分分析（PCA）识别开放（A，活跃转录）和封闭（B，抑制）染色质隔室。计算PC1值作为隔室分数。
- 目的：揭示染色质大尺度分区，与基因表达相关。
- 示例工具/方法：HiCExplorer的hicPCA、cooltools的compartment调用、HOMER。
5. 拓扑相关域（TAD）识别（Topologically Associating Domains Identification）
- 描述：检测TAD边界和域，使用insulation score或方向性指数（directionality index）。
- 目的：识别局部互动密集区域，理解基因调控边界。
- 示例工具/方法：Arrowhead (Juicer)、HiCExplorer的hicFindTADs、TADbit。
6. 染色质环检测（Chromatin Loop Detection）
- 描述：识别远距离互动峰，如增强子-启动子环，使用峰调用算法（如负二项分布或Wilcoxon测试）。
- 目的：揭示调控环，与转录因子如CTCF相关。
- 示例工具/方法：HiCCUPS (Juicer)、HiCExplorer的hicDetectLoops、Fit-Hi-C。
7. 差异Hi-C分析（Differential Hi-C Analysis）
- 描述：比较多个样本的矩阵差异，如log2比率、显著差异互动，使用统计测试（如负二项或t-test）。
- 目的：识别条件特异结构变化（如疾病 vs 正常）。
- 示例工具/方法：HiCompare、diffHiC、multiHiCcompare（基准了10种工具）。
8. 聚合和区域特异分析（Aggregation and Region-Specific Analysis）
- 描述：在特定特征（如CTCF位点）周围聚合互动，生成平均图；或网络分析（interaction network）。
- 目的：研究模式如TAD边界富集。
- 示例工具/方法：HiCExplorer的hicAggregateContacts、GraphPad或网络工具。
9. 3D基因组建模（3D Genome Modeling）
- 描述：从接触矩阵推断染色质3D结构，使用分子动力学或优化算法。
- 目的：模拟空间构象。
- 示例工具/方法：TADbit的建模模块、miniMDS、Chrom3D。
10. 单细胞Hi-C分析（Single-Cell Hi-C Analysis）
- 描述：处理稀疏单细胞数据，包括 imputation、聚类、轨迹分析。
- 目的：揭示细胞异质性。
- 示例工具/方法：scHiCExplorer、SnapHiC、Higashi。
11. 高级和整合分析（Advanced and Integrative Analysis）
- 描述：应用机器学习/AI（如聚类、预测）、图论（网络建模）、时空分析；整合多组学数据（如ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq）。
- 目的：揭示调控网络、癌症相关变化。
- 示例工具/方法：DeepHiC（AI增强）、网络分析工具、ENCODE管道。
这些分析通常形成管道，从预处理到高级解读。选择取决于分辨率、样本类型和计算资源。对于癌症等应用，Hi-C常与多组学整合。
