基因组结构性变异（Structure Variantions，简称SVs），包括长度在50 bp以上的长片段序列插入（insertions）或者删除（deletions）、重复（duplications）、染色体倒位（Inversions）、染色体内部或染色体之间的序列易位（Translocation）。越来越多的研究表明，SV不仅破坏基因，影响基因的表达，还会通过破坏调控元件从而影响基因表达的调控。目前常用二代重测序进行结构变异检测，但因读长短，无法准确的检测出不同类型的大型复杂结构变异 。

Hi-C技术在结构变异检测中大有可为

        Hi-C技术创立之初主要是用于研究染色质的空间结构（【Nature】菲沙基因助力中科院上海植生所发表Hi-C重磅成果！），后面逐渐发展出新的应用方向，如辅助染色体水平基因组组装（菲沙PacBio和Hi-C技术助力黄颡鱼基因组达到染色体水平），基因组单体型分型（分之有道，型有所妙，HaploSeq之Hi-C分型），目前研究也将Hi-C应用到结构变异检测中，染色体重排会导致相同或不同染色体上远距离的区域连接在一起，因此在Hi-C互作热图上可看到block上出现强烈的顺式或反式互作信号（Figure 1）[1]。

Figure 1 正常和发生染色体重排的互作示意图

        来自宾夕法尼亚州立大学医学中心岳峰课题组于2018年首次提出了基于Hi-C数据的算法，用于全基因组上的结构变异检测[2]，在研究中阐述了不同结构变异对应Hi-C图谱上的不同信号（Figure 2），并用该方法检测了30多个常用肿瘤细胞系的多种结构突变，且通过荧光原位杂交法验证了算法的高度可靠性（Figure 3），证实了Hi-C对于检测1 M以上的结构变异具有非常高的可信度。

Figure 2 通过Hi-C图谱不同信号确定结构变异中的插入、缺失和重复

Figure 3 经Hi-C检测到的染色体间（a）和染色体内重排 (b) FISH验证K562中易位(chr6-chr16-chr6)（c）

Figure 4 测试数据结果及验证数据结果

        在研究SVs影响的区域时，研究者发现了远端增强子大量缺失，这些增强子位于已知的癌症突变基因附近，对癌症生物学中的通路非常重要。通过分析SVs周围的三维基因组结构，发现由于癌症基因组SV，导致产生新TADs。

Hi-C解析非编码区SV致病性

        Hi-C数据不仅可用于检测基因组SV和CNV，还可用于继续解析非编码区结构变异（倒位、重复和缺失）或CNV的致病性，如非编码区SV和CNV通过改变三维结构变化，改变TAD边界，将会使enhancer与致癌基因发生异常互作，致使致癌基因发生异常表达（左图）。如右图，非编码区CTCF结合位点发生结构变异导致基因组三维结构TAD边界破坏，使得相邻TAD中调控元件与致癌基因发生异常互作，激活致癌基因的表达。

        同时，研究者们也提出了一种Hi-C研究SV致病性策略：

        ①确定SV是否破坏编码基因，是否是剂量敏感或与表型相关；

        ②如果不是上述情况，此时可基于三维基因组学Hi-C数据来分析SV致病性，判断SV处于TAD内部还是边界处；

        ③结合多组学数据识别可能驱动疾病基因异常表达的潜在增强子；

        ④最后对调控元件和潜在靶基因进行功能验证[3]。

参考文献

        1.Harewood L, Kishore K, Eldridge M D, et al. Hi-C as a tool for precise detection and characterisation of chromosomal rearrangements and copy number variation in human tumours[J]. Genome biology, 2017, 18(1): 125.

        2.Dixon J R, Xu J, Dileep V, et al. Integrative detection and analysis of structural variation in cancer genomes[J]. Nature genetics, 2018, 50(10): 1388.

        3.Spielmann M, Lupiáñez D G, Mundlos S. Structural variation in the 3D genome[J]. Nature Reviews Genetics, 2018, 19(7): 453.