Chromatin 3D modelling from sparse 3C-based datasets

Mendieta Esteban, Julen

Chromatin 3D modelling from sparse 3C-based datasets

Document Type

Doctoral thesis
Published Version

Author

Mendieta Esteban, Julen

Director

Martí Renom, Marc A.
Farabella, Irene

Publication Date

2020-12-10

Pages

210 p.

License

Citation

Mendieta Esteban, J. Chromatin 3D modelling from sparse 3C-based datasets. Universitat Pompeu Fabra; 2020. handle: http://hdl.handle.net/10803/670311

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Doctoral program

Programa de doctorat en Biomedicina

Abstract

Genome spatial organisation and transcriptional activity are tightly coordinated to ensure the correct function of the cell. Thus, proper understanding of the chromatin organisation is needed to deepen into the processes regulating the activity of specific loci of interest. In this matter, Chromatin Conformation Capture (3C)-based technologies have helped to increase the understanding of the genomic interaction landscape. Particularly, sparse 3C technologies, like promoter capture Hi-C (pcHi-C), have focused on specific interactions of interest to unveil the interaction landscape associated with functional elements, like promoters. However, to properly characterize the sparse interaction profiles of pcHi-C, it is important to contextualize these interactions in a 3D perspective. Hence, in this thesis, we have developed a tool for the 3D modelling and analysis of sparse 3C-based datasets like pcHi-C, and we have probed its utility to help interpreting the regulatory architecture surrounding genes associated with cell-type or tissue-specific activ
La organización espacial del genoma y la actividad transcripcional están estrechamente coordinadas para garantizar el correcto funcionamiento de la célula. Por lo tanto, se necesita una comprensión adecuada de la organización de la cromatina para profundizar en los procesos que regulan la actividad de loci de interés. Tecnologías basadas en la captura de conformación de cromatina (3C) han facilitado la comprensión de la arquitectura genómica. Particularmente, las tecnologías 3C sparse, como promoter capture Hi-C (pcHi-C), se han centrado en interacciones especificas de interés para desvelar el panorama de interacción asociado con elementos funcionales como los promotores. Sin embargo, para comprender adecuadamente los perfiles sparse de interacción de pcHi-C, es importante contextualizar la perspectiva 3D que subyace a estas interacciones. En esta tesis, hemos desarrollado una herramienta para el modelado y análisis 3D de datos sparse derivados de 3C como pcHi-C, y hemos probado su utilidad en la comprensión de la arquitectura reguladora de genes asociados con una actividad especifica del tipo celular o tejido.