如何使用HiCUP进行Hi-C数据预处理

引言

Hi-C技术是一种用于研究三维基因组结构的高通量测序技术。通过Hi-C实验，研究人员可以捕获染色体上不同区域之间的相互作用，从而揭示基因组的三维组织方式。然而，Hi-C数据通常包含大量的噪声和偏差，因此在进行分析之前，必须进行严格的预处理。HiCUP（Hi-C User Pipeline）是一个专门为Hi-C数据设计的预处理工具，能够有效地处理原始测序数据，生成高质量的Hi-C交互矩阵。本文将详细介绍如何使用HiCUP进行Hi-C数据的预处理。

HiCUP简介

HiCUP是由英国巴布拉汉研究所（Babraham Institute）开发的一个开源工具，专门用于Hi-C数据的预处理。它能够处理来自Illumina测序平台的原始测序数据，并执行一系列步骤来去除噪声、过滤低质量数据、校正偏差，并生成可用于下游分析的Hi-C交互矩阵。

HiCUP的主要功能包括：

1. 数据质量控制：去除低质量的测序读段。
2. 接头去除：去除测序过程中引入的接头序列。
3. 比对：将读段比对到参考基因组。
4. 过滤：过滤掉不符合Hi-C实验预期的读段（如自连读段、重复读段等）。
5. 交互矩阵生成：生成Hi-C交互矩阵，用于后续分析。

安装HiCUP

在开始使用HiCUP之前，首先需要安装该工具。HiCUP依赖于Perl和一些外部工具（如Bowtie2、SAMtools等），因此需要确保这些依赖项已经安装。

1. 安装依赖项

首先，确保系统中已经安装了Perl和以下工具：

• Bowtie2：用于读段比对。
• SAMtools：用于处理SAM/BAM文件。
• R：用于生成统计报告。

可以通过以下命令安装这些工具（以Ubuntu为例）：

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

2. 下载和安装HiCUP

可以从HiCUP的官方网站（https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/hicup/）下载最新版本的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。打开该文件，并根据实验设置进行配置。主要需要配置的参数包括：

• bowtie2_path：Bowtie2的安装路径。
• samtools_path：SAMtools的安装路径。
• genome：参考基因组的路径。
• digest：限制性内切酶的切割位点。

HiCUP预处理流程

HiCUP的预处理流程包括以下几个步骤：

1. 数据质量控制：去除低质量的测序读段。
2. 接头去除：去除测序过程中引入的接头序列。
3. 比对：将读段比对到参考基因组。
4. 过滤：过滤掉不符合Hi-C实验预期的读段。
5. 交互矩阵生成：生成Hi-C交互矩阵。

1. 数据质量控制

HiCUP首先会对原始测序数据进行质量控制，去除低质量的读段。这一步可以通过运行以下命令来完成：

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

其中，raw_data.fastq是原始测序数据文件，hicup.conf是配置文件。

2. 接头去除

在Hi-C实验中，接头序列会被引入到测序读段中。HiCUP会自动检测并去除这些接头序列。这一步是自动进行的，无需额外命令。

3. 比对

接下来，HiCUP会将读段比对到参考基因组。比对使用的是Bowtie2工具。比对完成后，HiCUP会生成一个BAM文件，其中包含了比对结果。

4. 过滤

在比对完成后，HiCUP会过滤掉不符合Hi-C实验预期的读段。这些读段包括：

• 自连读段：同一DNA分子的两端比对到基因组上的同一位置。
• 重复读段：多次比对到基因组上的同一位置。
• 未比对上的读段：无法比对到基因组上的读段。

过滤后的读段会被保留，用于后续分析。

5. 交互矩阵生成

最后，HiCUP会生成Hi-C交互矩阵。交互矩阵是一个二维矩阵，其中每个元素表示两个基因组区域之间的相互作用频率。交互矩阵可以用于后续的三维基因组结构分析。

HiCUP输出文件

HiCUP会生成多个输出文件，主要包括：

• *.hicup.bam：过滤后的BAM文件，包含有效的Hi-C读段。
• *.hicup.txt：Hi-C交互矩阵的文本文件。
• *.hicup.html：HiCUP的统计报告，包含数据质量、比对率、过滤率等信息。

使用HiCUP的注意事项

1. 参考基因组：确保使用的参考基因组与实验设计一致，并且包含所有必要的染色体。
2. 限制性内切酶：在配置文件中正确设置限制性内切酶的切割位点，以确保HiCUP能够正确识别和过滤读段。
3. 数据量：Hi-C数据通常非常大，因此需要足够的存储空间和计算资源。
4. 并行处理：HiCUP支持并行处理，可以通过设置--threads参数来加速处理过程。

结论

HiCUP是一个功能强大且易于使用的Hi-C数据预处理工具。通过HiCUP，研究人员可以有效地处理原始Hi-C数据，去除噪声和偏差，生成高质量的Hi-C交互矩阵。本文详细介绍了HiCUP的安装、配置和使用流程，希望能够帮助研究人员更好地利用HiCUP进行Hi-C数据的预处理。

参考文献

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.

通过本文的介绍，您应该已经掌握了如何使用HiCUP进行Hi-C数据的预处理。希望这些信息能够帮助您在三维基因组研究中取得更好的成果。