使用 PostChicago 进行 Capture-(Hi)C 分析：染色质相互作用的整合元分析与定量比较

内容形式：摘要译文

在高分辨率下对增强子与基因启动子进行功能关联，通常需要分析 3C 数据集，包括基于观察点的方法，例如 Capture-(Hi)C。跨样本和实验进行定量比较，以及将启动子相互作用与其他数据集进行可视化和整合，至关重要。现有统计工具虽能识别显著相互作用并量化其信号，但要在大量区间集合中系统比较信号的形态和范围，仍颇具挑战。此外，交联效率低等实验伪影会影响下游解读，却难以系统检测。本文介绍了 R/Bioconductor 软件包 PostChicago，以弥补这一空白。PostChicago 基于广泛使用的相互作用识别软件包 Chicago 构建，为多个样本间的启动子相互作用提供完整的质量控制、可视化、整合和定量分析流程，其中包括基于外部数据集对基因组区域进行注释和定量。PostChicago 将可视化定量比较扩展至单个观察点之外，通过计算大量区间周围的归一化元曲线来呈现相互作用信号的分布，从而能够比较狭窄与广泛的相互作用模式。我们还展示了 PostChicago 如何识别实验性交联伪影。总之，PostChicago 支持对启动子 Capture-(Hi)C 数据集开展整合性、形态敏感的分析和质量控制；若无此工具，此类工作通常需要编写大量定制脚本。

关键词：Capture-(Hi)C · 染色质相互作用 · 启动子互作 · 基因组学分析 · 生物信息学软件

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.08.757510v1?rss=1