染色体作为遗传物质的载体，在细胞中不是随机分布的。近年来，越来越多的研究开始关注染色体的空结构。大量证据表明，染色体构象与基因表达、DNA复制、DNA损伤修复和基因组稳定性密切相关。
Hi-C是近年来发展起来的研究三维基因组学的利器。它来源于高通量测序技术和染色体构象捕获技术的结合，用于染色体构象的分析。
然而，由于构建一个高-C库需要将近一千万个细胞，这& ldquo遥不可及。数据库的初始量极大地限制了生殖和肿瘤研究领域中微量样品的染色质构象分析和研究人员对未知领域的探索。
因此，减少Hi-C数据库构建的初始量一直是3D基因组学研究者想要解决的难题。
率先减少高-C技术建立数据库& ldquo阈值& rdquo
最近，3D基因组测序技术的领导者& mdash& mdash安诺基因成功推出10万细胞级别的Hi-C数据库，率先实现了Hi-C数据库低初始量的产业化服务，使Hi-C技术应用到更多的研究领域。以下内容来自此& ldquo升级版本& rdquo高-C技术的一些测量数据:
样本要求。
样本类型:细胞(人、小鼠或其他物种)。
文库构建初始量:100，000个交联细胞样品/文库(约3ug DNA)。
测序平台:Illumina Hiseq X TEN，PE150。
测得的小数据结果。
10余个人鼠细胞样本经过多轮测试，小数据评估结果显示，可用于分析的效度(%)在60%以上，最高为83%。
(1)某些人体细胞样本的结果显示。
(2)一些小鼠细胞样本的结果显示。
测量的大数据结果。
随机测试2个人体细胞样本的大数据，分别统计大数据的有效比对率和有效数据率，符合分析要求。结果如下:
(1)有效比较率统计。
(2)有效数据率统计。
交互式热图结果显示。
分析小数据结果的交互热图。如下图所示，显示全基因组Hi-C的交互热图。
仍在升级Hi-C技术。
Anuo Gene于2015年初在国内率先推出动物种群Hi-C和单细胞Hi-C测序服务，随后将人类染色体三维构象分辨率提升至1kb级别；同年12月，公司在国内首次推出了植物Hi-C测序服务。
四年来，随着技术的不断提高，很多科学家利用Anuo基因的Hi-C技术发表了自己的研究成果。公司与法国居里研究所、中国农业大学、中国科学院动物研究所、西南大学、南京医科大学等科研院所达成深度合作，部分成果在《自然》、《分子植物》、《自然通讯》、《基因组生物学》等期刊发表，累计of 97.19。
Anuo基因表明，10万个细胞的产业化是微细胞Hi-C研发计划的关键进展，但这还远未达到终点，持续降低Hi-C初始量的研发仍在继续。Hi-C技术的进一步升级将扩大其应用范围和用户，有助于克服生命科学领域更多未解决的问题。