常规Hi-C技术切断染色质DNA使用的是四碱基内切酶，由于酶切位点分布不均匀会导致某些区域的信号缺失，互作图谱的分辨率也被限制在最高1kb~2kb的范围内，难以研究更精细的染色质结构。
早在2015年，就有研究人员使用微球菌核酸酶MNase代替限制性内切酶，首次在酵母细胞中开发出了Micro-C技术（Hsieh et al. 2015, Cell），MNase不识别酶切位点，无差别的切割染色质DNA，成功将分辨率推至高达200bp的核小体水平，用于鉴定增强子-启动子互作、启动子与启动子互作等dot、loop、domain、stripe等精细结构，常与WGS、RNA-seq、ATAC-seq、CUT&Tag等多组学联合分析。
小鼠细胞200bp分辨率互作热图
应用场景
高分辨率识别染色质构象：深度解析各物种基因组超高分辨率精细三维结构
生长发育或分化：不同细胞周期或不同生理状态下，多种精细染色质结构的变化及其功能
癌症/疾病发生机理研究：癌症/疾病相关过程的三维结构变化及其对致病基因调控图谱的影响
农艺性状和胁迫应答：植物农艺性状形成和适应性进化过程中重要基因的差异调控机制
实验原理
（1）双交联：甲醛（短交联剂）、DSG或EGS（长交联剂）；
（2）使用合适的酶量微球菌核酸酶（MNase）消化染色质DNA；
（3）末端修复与补平，标记生物素；
（4）邻近连接，去除未连接的末端；
（5）解交联，提取DNA，生物素捕获嵌合片段；
（6）二代建库，上机测序。
Micro-C实验流程图
分析内容
分析分类 | 分析内容 | 备注 |
单样本 | 1.测序质量评估 | Clean Reads、Q20、Q30等 |
2.Micro-C数据处理 | Micro-C文库相关性图、全基因组/单染色体矩阵、分辨率统计、互作热图（全基因组/单染色体）、互作衰减曲线等 | |
3.Compartment结构分析 | Compartment结果展示图及统计结果（数目/长度/基因密度/GC含量）、Saddleplots分析等 | |
4.TAD结构分析 | 样品单染色TAD局部展示图、TAD边界和内部的基因数目、GC含量分布、TAD边界motif富集分析、TAD domains和TAD边界的pileup分析等 | |
5.loops结构分析 | loops检测单染色体局部展示、circos图、loops长度分布和pileup分析 | |
多样本 | 1.全基因组层面比较分析 | 互作差减矩阵、距离互作频率比较分析 |
2.Compartment层面比较分析 | 样本间单染色体及差异compartment结果展示、差异compartment区域基因密度比较和基因功能富集分析等 | |
3.TAD层面比较分析 | 样品间单染色TAD局部展示、TAD边界insulation score富集、差异TAD边界基因功能富集分析、TAD比较分类等 | |
4.loops层面的比较分析 | 差异loops局部展示、基因功能富集分析 |
