Hi-C数据工具集：从分析到可视化的一站式解决方案

资源摘要信息:"HiC_tools: Hi-C数据分析工具集" Hi-C技术是一种用于研究三维基因组结构的实验方法，通过测量基因组内部DNA片段之间的空间接触频率来绘制染色质的三维构象。Hi-C数据分析工具集（HiC_tools）是一系列专门用于处理和分析Hi-C数据的软件工具。该工具集根据出版日期排序，最新的工具排在最前面，未发布的工具也会列在相应的部分末尾。下面将详细介绍HiC_tools中涉及的知识点： ***V感知归一化：拷贝数变异（Copy Number Variation，CNV）感知归一化是指在进行数据归一化处理时，考虑到CNV对染色质接触频率的影响，确保分析结果的准确性。 2. 再现性：在Hi-C数据分析中，保证结果的再现性是非常重要的，意味着重复实验应该得到一致的结论。 3. AB隔间：AB隔间是细胞核中染色质分布的一种模式，其中A隔间和B隔间分别代表活跃和不活跃的染色质区域。 4. 循环调用者捕获-C峰：在Hi-C数据中，可以识别出与染色质环构象相关的峰，这些峰的鉴定对于理解基因调控至关重要。 5. 微分互动差异丰度：这项分析关注的是不同条件或时间点下，基因组内特定区域之间接触频率的差异。 6. TAD（Topologically Associating Domains）来电者：TAD区域是基因组中染色质相互作用的独立区域，TAD来电者工具用于识别和分析这些区域。 7. 建筑条纹：该术语描述的是染色质在细胞核中的排列模式，通过Hi-C数据可识别出特定的组织结构。 8. 差异/时程TAD分析：这项分析用于评估基因组不同区域在不同时间点或条件下的TAD结构变化。 9. 3D特征预测：通过Hi-C数据预测染色质的三维结构特征，为理解基因组功能提供三维视角。 10. 面向SNP（Single Nucleotide Polymorphism）：专注于利用Hi-C数据来分析基因组上单个核苷酸位点的多态性。 ***V和结构变异检测：Hi-C数据可用于检测染色体结构的变异，包括CNV和其它类型的大规模基因组重排。 12. 可视化：Hi-C数据的可视化是理解染色质三维结构的关键，许多工具集内包含相应的可视化模块。 13. 从头基因组支架：这项技术是指不依赖于已知基因组序列的情况下，从头开始构建基因组的三维结构模型。 14. 3D建模：利用Hi-C数据来创建和分析基因组三维模型。 15. 解卷积：在Hi-C分析中，解卷积是一种用于去除实验和计算过程中的信号噪声的方法。 16. 文件格式：.hic文件格式是一种专门用于存储多分辨率Hi-C数据的文件格式，它允许在不同分辨率级别上查询和分析Hi-C数据。 17. Juicer：Juicer是Hi-C数据分析工具集中的一个主要工具，是一个Java编写的完整管道，能够将原始读取转换为Hi-C映射，并在Juicebox中进行可视化。 18. 管道：在Hi-C数据分析中，通常会使用一系列的计算步骤或工具组成一个分析流程，称之为管道（pipeline）。 19. 方法论评论与一般评论：这涉及到对Hi-C分析方法和整体流程的评价、讨论以及提出改进建议。 20. 技术：该部分可能涵盖所有相关的技术和理论，比如光谱聚类和多分辨率分析等。 HiC_tools是一个不断更新的工具集，随着该领域的快速发展，新的工具和技术会被不断加入。对于基因组学和数据科学的研究者而言，掌握这些工具是进行高质量Hi-C数据分析的基础。