Hi-C源于染色體構象捕獲（Chromosome Confromation Capture,3C）技術。利用高通量測序技術，結合生物信息分析方法，研究全基因組范圍內整個染色質DNA在空間位置上的關系。

Hi-C技術的出現，為困擾其中的微生物學家們提供了重要思路——基于染色體空間構象捕獲研究的三維基因組技術，能夠很好的“綁定”細胞內空間構象彼此靠近的DNA片段。利用HiC-Meta技術開展宏基因組研究，可以基于Hi-C的交聯關系，確定來源于同一個細胞的序列，即通過與不同細胞（微生物）相比，來源于同一個細胞（微生物）內的DNA分子互作更強，基于此原理可將來自于同一種微生物的contigs序列聚類到同一個groups中，并對group進行物種鑒定。基于宏基因組測序獲得單菌的基因組信息，深化宏基因組研究。

特色HIC-Meta，是一款基于三維基因組技術的宏基因組研究方案，從群體宏基因組樣本中，深度挖掘獲得near-complete microbial genomes，讓您的宏基因組“比宏基因組更有內涵”。

A. 宏基因組的復雜樣本與甲醛進行交聯，紅色點示意產生交聯的DNA分子之間的交叉鏈接。

B. 進行DNA提取，獲得交聯的DNA群，重新連接這些游離DNA末端，用于建庫測序。

C. 基于序列之間的連接關系，區分序列來源，構建單菌的基因組框架。

ü 無需分離培養，實現復雜環境樣本中單菌基因組研究；

ü 提升宏基因組中單菌基因組組裝結果，深化宏基因組研究；

ü 適用于微生物宏組學樣本的新基因組（新物種）發現；

ü 可探尋宏組學樣本中質粒與宿主基因組的關系，挖掘噬菌體侵染細菌過程等，適用于抗性基因擴散、基因水平轉移等研究。

案例一牛瘤胃宏基因組測序組裝出913個微生物基因組

Assembly of 913 microbial genomes from metagenomic sequencing of the cow rumen. Nature Communication, 2018.

牛瘤胃微生物參與將植物材料分解為能量和營養素，但對這一過程中的微生物的基因組知之甚少。本研究利用Hi-C技術和Binning方法，探究了牛瘤胃微生物基因組信息及相關功能。

研究獲得高質量框架圖491個。其中，215個達到完整度≥95%，污染率≤5%；30個基因組完整度≥97%，污染率=0。

案例二宏基因組新技術捕獲環境樣本菌體間的基因傳播

Linking the resistome and plasmidome to the microbiome. The ISME Journal, 2019.

環境樣本中存在著基因水平轉移的過程，通俗來說，就是一個生物把基因送給了另一個生物。它們之間不需要親緣關系（比如雙親和后代），就可以實現這樣的基因傳遞——可能是質粒，也可能是基因片段，比如抗生素抗性基因等。如此一來，通過基因水平轉移的方式，本不具有耐藥性的細菌獲得了耐藥的新功能。

利用HiC技術成功的將環境樣本中的微生物與ARGs，質粒及整合子信息關聯，科學家們成功開展環境樣本中微生物的基因水平轉移和共享研究，基于三維基因組原理進行環境樣本中高質量基因組組裝，并將質粒和抗生素抗性基因關聯到宿主。

研究對應了質粒的原生寄主范圍：有的質粒存在廣泛的寄主（寬宿主范圍Bhr），如ZncQ質粒；也有的僅有窄宿主范圍（Nhr）。驗證結果發現，這一宿主范圍評估與預期驚人的相似——由此可以發現，基于HiC方法，可以在動態復雜環境中確定ARGs和質粒等移動元件的宿主分類定位。

研究還對ARGs，質粒及整合子宿主界定的準確性進行了驗證，對所有與質粒，整合子，ARGs相關contigs進行了分類。與這些基因和可移動元件相關的contigs的宿主分類與ProxiMeta的結果高度一致。

HiC-Meta技術，從樣本制備到數據分析，一次實驗，一個樣本，深度挖掘群體到個體不同層次的組學信息，更能拓展研究領域，深化對自然樣本中基因水平轉移過程的了解，多層次全方位揭示復雜微生物組樣本信息，讓您的研究“領先一步”。

【參考文獻】：

1. Linking the resistome and plasmidome to the microbiome. ISME（IF=9.493）, 2019.

2. Assignment of virus and antimicrobial resistance genes to microbial hosts in a complex microbial community by combined long-read assembly and proximity ligation.Genome Biology（IF=14.028）, 2019.

3. Assembly of 913 microbial genomes from metagenomic sequencing of the cow rumen. Nature Communications （IF=12.353）, 2018.