Dip3D：解析二倍体高阶染色质相互作用的创新利器

为解决传统方法无法提供全面单倍型信息的问题，研究人员开展相关研究，推出 Dip3D，成果优于传统方法。

　　同源染色体之间的差异高阶染色质相互作用（chromatin interactions）影响许多生物学过程。传统的染色质构象捕获基因组分析方法主要识别双向相互作用，无法提供全面的单倍型信息，尤其是对于像人类这样低杂合度的生物体。在这里，研究人员提出了一套从有噪声的 Pore-C 数据输出中描绘二倍体高阶染色质相互作用的方法流程（pipeline）。研究人员在 Pore-C 数据上训练了之前发表的单核苷酸变异（Single-Nucleotide Variant，SNV）检测深度学习模型 Clair3，以实现卓越的 SNV 检测，应用过滤策略对读取片段进行单倍型标记，并为高阶连接体（concatenaters）建立了单倍型推断策略。通过从高杂合度小鼠中学习高阶连接体的单倍型特征，研究人员设计出一种渐进式单倍型推断策略，该策略将 HG001 细胞系中具有单倍型信息的 Pore-C 接触率提高了 14.1 倍，达到 76%。总体而言，利用 Dip3D 获得的二倍体三维（3D）基因组相互作用在降噪和接触分布均匀性方面优于传统方法，具有更好的单倍型信息接触密度和基因组覆盖率。Dip3D 不仅识别出了以前未解决的单倍型高阶相互作用，还帮助理解了它们与等位基因特异性表达（如 X 染色体失活）之间的关系。这些结果表明，Dip3D 是一种强大的方法流程，可用于高质量重建二倍体高阶 3D 基因组相互作用。