HiC-Pro: an optimized and flexible pipeline for Hi-C data processing

doi:10.1186/s13059-015-0831-x

.2015年12月1日16时259分。

doi:10.1186/s13059-015-0831-x。

HiC-Pro：用于Hi-C数据处理的优化且灵活的管道

附属公司

¹居里研究所，法国巴黎。nicolas.servant@curie.fr。
²INSERM，U900，法国巴黎。nicolas.servant@curie.fr。
^三法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。nicolas.servant@curie.fr。
⁴居里研究所，法国巴黎。nelle.varoquaux@ensmp.fr。
⁵INSERM，U900，法国巴黎。nelle.varoquaux@ensmp.fr。
⁶法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。nelle.varoquaux@ensmp.fr。
⁷美国马萨诸塞大学医学院生物化学和分子药理学系系统生物学项目，马萨诸塞州伍斯特市。Bryan.Lajoie@umassmededu。
⁸Sysra，Yerres，法国。viara@sysra.com。
⁹居里研究所，法国巴黎。cchen@annoroad.com。
¹⁰INSERM，U900，法国巴黎。cchen@annoroad.com。
¹¹法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。cchen@annoroad.com。
¹²CNRS UMR3215，法国巴黎。cchen@annoroad.com。
¹³INSERM U934，法国巴黎。cchen@annroad.com。
¹⁴安诺路基因科技有限公司，中国北京。cchen@annoroad.com。
¹⁵居里研究所，法国巴黎。Jean-Philippe.Vert@mines.org。
¹⁶INSERM，U900，法国巴黎。Jean-Philippe.Vert@mines.org。
¹⁷法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。Jean-Philippe.Vert@mines.org。
¹⁸居里研究所，法国巴黎。edith.heard@curie.fr。
¹⁹CNRS UMR3215，法国巴黎。edith.heard@curie.fr。
²⁰INSERM U934，法国巴黎。edith.heard@curie.fr。
²¹美国马萨诸塞大学医学院生物化学和分子药理学系系统生物学项目霍华德·休斯医学研究所。job.dekker@umassmed.edu。
²²居里研究所，法国巴黎。emmanuel.barillot@curie.fr。
²³INSERM，U900，法国巴黎。emmanuel.barillot@curie.fr。
²⁴法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。emmanuel.barillot@curie.fr。

PMID： 26619908
PMCID公司：项目经理4665391
内政部： 10.1186/s13059-015-0831-x

HiC-Pro：用于Hi-C数据处理的优化且灵活的管道

尼古拉斯仆人等。基因组生物学. 2015.

.2015年12月1日16时259分。

doi:10.1186/s13059-015-0831-x。

作者

附属公司

¹居里研究所，法国巴黎。nicolas.servant@curie.fr。
²INSERM，U900，法国巴黎。nicolas.servant@curie.fr。
^三法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。nicolas.servant@curie.fr。
⁴居里研究所，法国巴黎。nelle.varoquaux@ensmp.fr。
⁵INSERM，U900，法国巴黎。nelle.varoquaux@ensmp.fr。
⁶法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。nelle.varoquaux@ensmp.fr。
⁷美国马萨诸塞大学医学院生物化学和分子药理学系系统生物学项目，马萨诸塞州伍斯特市。Bryan.Lajoie@umassmededu。
⁸Sysra，Yerres，法国。viara@sysra.com。
⁹居里研究所，法国巴黎。cchen@annoroad.com。
¹⁰INSERM，U900，法国巴黎。cchen@annoroad.com。
¹¹法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。cchen@annoroad.com。
¹²CNRS UMR3215，法国巴黎。cchen@annoroad.com。
¹³INSERM U934，法国巴黎。cchen@annoroad.com。
¹⁴安诺路基因科技有限公司，中国北京。cchen@annroad.com。
¹⁵居里研究所，法国巴黎。Jean-Philippe.Vert@mines.org。
¹⁶INSERM，U900，法国巴黎。Jean-Philippe.Vert@mines.org。
¹⁷法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。Jean-Philippe.Vert@mines.org。
¹⁸居里研究所，法国巴黎。edith.heard@curie.fr。
¹⁹CNRS UMR3215，法国巴黎。edith.heard@curie.fr。
²⁰INSERM U934，法国巴黎。edith.heard@curie.fr。
²¹美国马萨诸塞大学医学院生物化学和分子药理学系系统生物学项目霍华德·休斯医学研究所。job.dekker@umassme.edu。
²²居里研究所，法国巴黎。emmanuel.barillot@curie.fr。
²³INSERM，U900，法国巴黎。emmanuel.barillot@curie.fr。
²⁴法国枫丹白露CBIO-Centre for Computational Biology，PSL Research University，Mines ParisTech。emmanuel.barillot@curie.fr。

PMID： 26619908
PMCID公司：项目经理4665391
内政部： 10.1186/s13059-015-0831-x

摘要

HiC-Pro是一种优化且灵活的管道，用于处理从原始读取到标准化接触图的Hi-C数据。HiC-Pro图谱读取、检测有效的结扎产物、执行质量控制并生成染色体内和染色体间接触图谱。它包括迭代校正方法的快速实现，并基于Hi-C接触图的节省内存的数据格式。此外，HiC-Pro可以使用分阶段基因型数据构建等位基因特异性接触图。我们将HiC-Pro应用于不同的Hi-C数据集，证明其能够在合理的时间内轻松处理大数据。源代码和文档位于http://github.com/nservant/HiC-Pro .

PubMed免责声明

数字

图1
HiC-Pro和hiclib处理的比较。一这两条管道在处理步骤中生成一致的结果。唯一对齐的读取对的分数是根据初始读取的总数计算的。根据对齐读取对的总数计算自圆分数和悬挂分数。染色体内和染色体间的接触被计算为过滤的有效相互作用的一部分。b条两条管线以不同分辨率生成的染色体内和染色体间图谱的Spearman相关系数的箱线图。**c（c）**hiclib生成的6号染色体接触图(顶部)和HiC-Pro(底部)以不同的分辨率。两条管道产生的染色质相互作用数据非常相似

图2
等位基因特异性分析。一GM12878细胞系的等位基因特异性分析。阶段数据来自Illumina Platinum Genomes项目。总共使用GM12878数据中的2239492个高质量SNP来区分这两个等位基因。大约6%的阅读对被分配给每个父母等位基因，并用于构建等位基因特异性接触图。b条在500kb分辨率下，GM12878细胞系的非活性和活性X染色体的染色体内接触图谱。X染色体的非活性拷贝被分割成两个在活性X染色体上看不到的巨域。两个巨域之间的边界位于DXZ4微型卫星附近

图3
HiC-Pro工作流。读数首先与参考基因组对齐。只保留唯一对齐的读取并将其分配给限制片段。然后对交互进行分类，并丢弃无效对。如果提供了分阶段基因分型数据和N-屏蔽基因组，HiC-Pro将校准读数并将其分配给父母基因组。对于基于限制性内切酶消化的Hi-C协议，读取对将被分配给限制性片段，无效的连接产物将被过滤掉。对于每个读取块，可以并行执行这些第一步。然后将来自多个区块的数据合并并装箱，以生成单个基因组范围的交互图。对于等位基因特异性分析，仅使用具有至少一个等位基因特异性读数的配对来构建接触图。归一化最终用于消除全基因组接触图上的Hi-C系统偏差。*MAPQ公司*映射质量，*体育课*成对端

图4
读取对对齐和过滤。一读取对首先使用端到端算法与参考基因组独立对齐。然后，在结扎部位修剪第一步未对齐的跨越结扎连接处的读数，并在基因组上重新对齐其5′末端。这两个步骤之后的所有对齐读取都用于进一步分析。b条根据Hi-C方案，将消化的片段连接在一起以产生Hi-C产物。有效的Hi-C产品应包含两个不同的限制性片段。在同一限制片段上对齐的读取对被分类为悬空端或自圈产品，并且不用于生成接触图。*体育课*成对端，*LS连接位点*

图5
HiC-Pro质量控制。HiC Pro报告的质量控制（IMR90，Dixon等人数据）。一读取对齐和配对的质量控制。低质量对齐、单次和多次点击通常在此步骤中删除。b条读对过滤。读对被分配给一个限制片段。无效的对，如dangling-end和self-circle，是库质量的良好指示器，会被跟踪，但在随后的进一步分析中会被丢弃。还报告了重复读取的分数，以及短距离与长距离交互

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[9] Nora EP、Lajoie BR、Schulz EG、Giorgetti L、Okamoto I、Servant N等。x灭活中心调控景观的空间划分。自然。2012;485(7398):381–385. doi:10.1038/nature11049。-内政部-项目管理咨询公司-公共医学

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