Suppr超能文献

单细胞 Hi-C 数据分析:数量安全。

Single-cell Hi-C data analysis: safety in numbers.

机构信息

Skolkovo Institute of Science and Technology, Skolkovo, Russia.

Institute for Information Transmission Problems, RAS, Moscow, Russia.

出版信息

Brief Bioinform. 2021 Nov 5;22(6). doi: 10.1093/bib/bbab316.

Abstract

Over the past decade, genome-wide assays for chromatin interactions in single cells have enabled the study of individual nuclei at unprecedented resolution and throughput. Current chromosome conformation capture techniques survey contacts for up to tens of thousands of individual cells, improving our understanding of genome function in 3D. However, these methods recover a small fraction of all contacts in single cells, requiring specialised processing of sparse interactome data. In this review, we highlight recent advances in methods for the interpretation of single-cell genomic contacts. After discussing the strengths and limitations of these methods, we outline frontiers for future development in this rapidly moving field.

摘要

在过去的十年中,单细胞染色质相互作用的全基因组分析技术使我们能够以前所未有的分辨率和通量研究单个细胞核。目前的染色体构象捕获技术可以检测多达数万个单个细胞的接触点,从而提高了我们对基因组在 3D 中的功能的理解。然而,这些方法仅能恢复单细胞中所有接触点的一小部分,需要对稀疏的互作组数据进行专门处理。在这篇综述中,我们重点介绍了单细胞基因组接触点解释方法的最新进展。在讨论了这些方法的优缺点之后,我们概述了这个快速发展领域未来的发展前沿。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/f31a/8575028/2d1d54084a82/bbab316f1.jpg

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验