発表概要

Hi-C法はゲノム立体構造情報を全ゲノム的に得ることができる強力な手法です。一方でこの方法は計算量が多大である、二次元ヒートマップの可視化による視覚的な比較に頼らざるを得ない、エピゲノムデータとの統合が難しい等の問題点がありました。

東京大学大学院医学系研究科の王健康大学院生、東京大学定量生命科学研究所の中戸隆一郎講師らは、Hi-Cデータから多種多様な一次元特徴情報を効率的に抽出可能な新規手法 “HiC1Dmetrics”を開発しました（https://h1d.readthedocs.io/en/latest/index.html）。本手法ではHi-C解析において用いられる種々の既存指標を統一的に計算できるほか、これまで同定が難しかった特殊な立体構造（クロマチンハブ等）を定量的に抽出できる新規指標を提案しました。これにより、多サンプル間の立体構造の定量的比較が容易になるだけでなく、計算に多大な時間を要する高解像度データに対しても高速・効率的に解析を行うことが可能になりました。本アプローチを用いた複数Hi-Cサンプルの網羅的比較により、ゲノム構造制御機構研究の推進が期待されます。

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