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在细胞中捕捉3D基因结构的秘密：Hi-C是怎么做到的？
在现代基因组学的海洋中，科学家们不断探索DNA的奇妙结构与功能。而Hi-C技术无疑是其中的一个金色钥匙。这种高通量的基因组和表观基因组技术主要用于捕捉染色质的构象，并受到广泛关注。透过结合3C技术和新一代测序技术，Hi-C能够全面检测细胞核内的基因组相互作用，从而为研究基因功能提供了全新的视角。
Hi-C在基因组学的进步中，被视为质的飞跃，标志着3D基因组学的开始。
Hi-C的基本流程包含了几个步骤。首先，使用甲醛交联染色质；然后将染色质溶解并打断，通过重连交互位点来创建基因组文库的嵌合DNA分子。将其相对丰度与三维空间中染色质片段交互的概率进行关联，从而展现基因结构的复杂性。
这一技术的兴起，开启了基因组结构的新视野，特别是在解析染色质的生物物理性质以及基因和调控元件之间的关系上，表现尤为突出。
历史沿革
Hi-C初期是一项低解析度、高噪音的技术，仅可描述大约100万个碱基对的染色质互动区域。而随着时间的推移，这项技术经历了多次改良，显著提高了其解析度和效率。
在2017年，研究人员描述了Hi-C 2.0协议，能够实现千碱基对的解析度。
这些改进的技术使得科学家们能够更详细地观察染色体的形状和顶层关联区域（TADs）。目前，已有多个Hi-C衍生技术得以问世，这些技术针对标准Hi-C的不同方面进行了优化，但其基本原则依然保持不变。
传统Hi-C的工作流程
传统Hi-C的工作流程十分精细，首先将细胞与甲醛交联，然后利用限制性内切酶进行酶切，以生成5'突出端的DNA片段。这些片段经过特定的操作后，附加上生物素标记，以便于后续的纯化与扩增。由于Hi-C捕捉的基因组交互作用非常庞大，因此需要充分分析合适的大样本大小，以涵盖那些在一般人群中可能仅被观察到的独特交互作用。
一个理想的Hi-C样本需要20至25百万个细胞来确保高解析度的库复杂性。
此外，Hi-C的过程中，甲醛的交联过程是保持染色质结构至关重要的一步，其有效性会受到多种因素影响，包括细胞的类型及培养条件。
Hi-C的应用与挑战
Hi-C的实际应用范围已扩展至细胞增长与分裂、转录调控以及基因命运决定等多个生物学领域。然而，这项技术目前仍面临着高输入细胞数的成本及深度分析需求等挑战。
标准Hi-C高达5亿对测序读取的需求，使其高成本且难以在某些范畴使用。
为了解决这些挑战，变种的Hi-C技术已经相继应运而生，这些变种包括了低噪音改进系统及单细胞Hi-C，旨在提供更高的解析度和更低的细胞数需求。
未来的展望
随着Hi-C和其他基因技术的进步，科学家们问自己：如何能够运用这些技术来解开更复杂的基因调控机制与疾病机理？
