如何使用HiCUP進行Hi-C數據預處理

如何使用HiCUP進行Hi-C數據預處理

引言

Hi-C技術是一種用于研究三維基因組結構的高通量測序技術。通過Hi-C實驗，研究人員可以捕獲染色體上不同區域之間的相互作用，從而揭示基因組的三維組織方式。然而，Hi-C數據通常包含大量的噪聲和偏差，因此在進行分析之前，必須進行嚴格的預處理。HiCUP（Hi-C User Pipeline）是一個專門為Hi-C數據設計的預處理工具，能夠有效地處理原始測序數據，生成高質量的Hi-C交互矩陣。本文將詳細介紹如何使用HiCUP進行Hi-C數據的預處理。

HiCUP簡介

HiCUP是由英國巴布拉漢研究所（Babraham Institute）開發的一個開源工具，專門用于Hi-C數據的預處理。它能夠處理來自Illumina測序平臺的原始測序數據，并執行一系列步驟來去除噪聲、過濾低質量數據、校正偏差，并生成可用于下游分析的Hi-C交互矩陣。

HiCUP的主要功能包括：

1. 數據質量控制：去除低質量的測序讀段。
2. 接頭去除：去除測序過程中引入的接頭序列。
3. 比對：將讀段比對到參考基因組。
4. 過濾：過濾掉不符合Hi-C實驗預期的讀段（如自連讀段、重復讀段等）。
5. 交互矩陣生成：生成Hi-C交互矩陣，用于后續分析。

安裝HiCUP

在開始使用HiCUP之前，首先需要安裝該工具。HiCUP依賴于Perl和一些外部工具（如Bowtie2、SAMtools等），因此需要確保這些依賴項已經安裝。

1. 安裝依賴項

首先，確保系統中已經安裝了Perl和以下工具：

• Bowtie2：用于讀段比對。
• SAMtools：用于處理SAM/BAM文件。
• R：用于生成統計報告。

可以通過以下命令安裝這些工具（以Ubuntu為例）：

sudo apt-get update
sudo apt-get install bowtie2 samtools r-base

2. 下載和安裝HiCUP

可以從HiCUP的官方網站（https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/hicup/）下載最新版本的HiCUP。

wget https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/hicup/hicup_v0.7.2.tar.gz
tar -xzf hicup_v0.7.2.tar.gz
cd hicup_v0.7.2

3. 配置HiCUP

HiCUP的配置文件位于hicup_v0.7.2/hicup.conf。打開該文件，并根據實驗設置進行配置。主要需要配置的參數包括：

• bowtie2_path：Bowtie2的安裝路徑。
• samtools_path：SAMtools的安裝路徑。
• genome：參考基因組的路徑。
• digest：限制性內切酶的切割位點。

HiCUP預處理流程

HiCUP的預處理流程包括以下幾個步驟：

1. 數據質量控制：去除低質量的測序讀段。
2. 接頭去除：去除測序過程中引入的接頭序列。
3. 比對：將讀段比對到參考基因組。
4. 過濾：過濾掉不符合Hi-C實驗預期的讀段。
5. 交互矩陣生成：生成Hi-C交互矩陣。

1. 數據質量控制

HiCUP首先會對原始測序數據進行質量控制，去除低質量的讀段。這一步可以通過運行以下命令來完成：

hicup --config hicup.conf --input raw_data.fastq

其中，raw_data.fastq是原始測序數據文件，hicup.conf是配置文件。

2. 接頭去除

在Hi-C實驗中，接頭序列會被引入到測序讀段中。HiCUP會自動檢測并去除這些接頭序列。這一步是自動進行的，無需額外命令。

3. 比對

接下來，HiCUP會將讀段比對到參考基因組。比對使用的是Bowtie2工具。比對完成后，HiCUP會生成一個BAM文件，其中包含了比對結果。

4. 過濾

在比對完成后，HiCUP會過濾掉不符合Hi-C實驗預期的讀段。這些讀段包括：

• 自連讀段：同一DNA分子的兩端比對到基因組上的同一位置。
• 重復讀段：多次比對到基因組上的同一位置。
• 未比對上的讀段：無法比對到基因組上的讀段。

過濾后的讀段會被保留，用于后續分析。

5. 交互矩陣生成

最后，HiCUP會生成Hi-C交互矩陣。交互矩陣是一個二維矩陣，其中每個元素表示兩個基因組區域之間的相互作用頻率。交互矩陣可以用于后續的三維基因組結構分析。

HiCUP輸出文件

HiCUP會生成多個輸出文件，主要包括：

• *.hicup.bam：過濾后的BAM文件，包含有效的Hi-C讀段。
• *.hicup.txt：Hi-C交互矩陣的文本文件。
• *.hicup.html：HiCUP的統計報告，包含數據質量、比對率、過濾率等信息。

使用HiCUP的注意事項

1. 參考基因組：確保使用的參考基因組與實驗設計一致，并且包含所有必要的染色體。
2. 限制性內切酶：在配置文件中正確設置限制性內切酶的切割位點，以確保HiCUP能夠正確識別和過濾讀段。
3. 數據量：Hi-C數據通常非常大，因此需要足夠的存儲空間和計算資源。
4. 并行處理：HiCUP支持并行處理，可以通過設置--threads參數來加速處理過程。

結論

HiCUP是一個功能強大且易于使用的Hi-C數據預處理工具。通過HiCUP，研究人員可以有效地處理原始Hi-C數據，去除噪聲和偏差，生成高質量的Hi-C交互矩陣。本文詳細介紹了HiCUP的安裝、配置和使用流程，希望能夠幫助研究人員更好地利用HiCUP進行Hi-C數據的預處理。

參考文獻

1. Wingett, S., et al. (2015). “HiCUP: pipeline for mapping and processing Hi-C data.” F1000Research, 4:1310.
2. Lieberman-Aiden, E., et al. (2009). “Comprehensive mapping of long-range interactions reveals folding principles of the human genome.” Science, 326(5950):289-293.

通過本文的介紹，您應該已經掌握了如何使用HiCUP進行Hi-C數據的預處理。希望這些信息能夠幫助您在三維基因組研究中取得更好的成果。