HiC-DC+ enables systematic 3D interaction calls and differential analysis for Hi-C and HiChIP.
HiC-DC+ enables systematic 3D interaction calls and differential analysis for Hi-C and HiChIP.
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DOI：
10.1038/s41467-021-23749-x
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发表时间：
2021-06-07
影响因子：
16.6
通讯作者：
Leslie CS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sahin M;Wong W;Zhan Y;Van Deynze K;Koche R;Leslie CS
最近的全基因组染色体构象捕获分析，如Hi-C和HiChIP，极大地扩展了我们可以研究3D基因组结构和功能的分辨率和通量。在这里，我们提出了HiC-DC+，Hi-C/HiChIP相互作用调用和差分分析使用HiC-DC统计框架的有效实现的软件工具。HiC-DC+集成了流行的预处理和可视化工具，并包括拓扑关联域（Domain，简写）和A/B区室调用程序。我们发现，与现有方法相比，HiC-DC+可以更准确地识别H3 K27 ac HiChIP中的增强子-启动子相互作用，这一点通过CRISPRi-FlowFISH实验进行了验证。差异HiC-DC+分析公布的HiChIP和Hi-C数据集的细胞分化和粘附素扰动的设置系统和定量恢复生物学的发现，包括增强子枢纽，聚集，和启动子-增强子环动力学和基因表达变化之间的关系。因此，HiC-DC+提供了一个原则性的统计分析工具，以支持3D染色质结构和功能的全基因组研究。染色质组织的全基因组研究使人们能够深入了解全球基因表达控制。在这里，作者提出了一种用于分析染色质组织数据的计算效率高的方法，并使用它来恢复各种条件下的3D组织原则。
Recent genome-wide chromosome conformation capture assays such as Hi-C and HiChIP have vastly expanded the resolution and throughput with which we can study 3D genomic architecture and function. Here, we present HiC-DC+, a software tool for Hi-C/HiChIP interaction calling and differential analysis using an efficient implementation of the HiC-DC statistical framework. HiC-DC+ integrates with popular preprocessing and visualization tools and includes topologically associating domain (TAD) and A/B compartment callers. We found that HiC-DC+ can more accurately identify enhancer-promoter interactions in H3K27ac HiChIP, as validated by CRISPRi-FlowFISH experiments, compared to existing methods. Differential HiC-DC+ analyses of published HiChIP and Hi-C data sets in settings of cellular differentiation and cohesin perturbation systematically and quantitatively recovers biological findings, including enhancer hubs, TAD aggregation, and the relationship between promoter-enhancer loop dynamics and gene expression changes. HiC-DC+ therefore provides a principled statistical analysis tool to empower genome-wide studies of 3D chromatin architecture and function. The genome-wide investigation of chromatin organization enables insights into global gene expression control. Here, the authors present a computationally efficient method for the analysis of chromatin organization data and use it to recover principles of 3D organization across conditions.
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作者：
Phanstiel, Douglas H.;Van Bortle, Kevin;Snyder, Michael P.
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Snyder, Michael P.
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Haarhuis JHI;van der Weide RH;Blomen VA;Yáñez-Cuna JO;Amendola M;van Ruiten MS;Krijger PHL;Teunissen H;Medema RH;van Steensel B;Brummelkamp TR;de Wit E;Rowland BD
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