《表4 Hi-C数据可视化软件》

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《基于生物信息学的Hi-C研究现状与发展趋势》

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数据可视化即为Hi-C数据的图形化显示及分析，最初的形式仅为接触矩阵的热图，随着Hi-C数据的不断累积及其分析处理复杂度的不断提升，一些Hi-C可视化平台相继出现。2013年，Zhou等[57]对原有Web Server服务器WashU Epigenome Browser进行升级，在已有不同物种不同组织与细胞系的表观基因组数据和转录组数据基础上，增添了远距基因组交互数据，其可借助三角形热图和两点间弧线对Hi-C和ChIA-PET数据中的空间结构关系进行图形化注解分析。2015年，Akdemir等[58]开发出一款Hi-C专用对比分析工具HiCPlotter，其将不同条件下的Hi-C矩阵热图与多能性因子、长非编码RNA以及结构蛋白等进行图形化并置，极大方便了基于Hi-C技术的染色体结构与功能对比分析。2016年，北京大学生命科学学院李程等[59]开发了一种Web Server服务器3Disease Browser，其实现了Hi-C数据、Chip-seq数据以及疾病相关染色体重排（chromosomal rearrangement，CR）数据的整合与可视化，具备对染色体特定重排区域进行三维立体可视化的能力。同年，Durand等[60]开发了基于云平台的Hi-C可视化软件Juicebox，该软件提供对外数据接口，支持染色体、分辨率和标准化方法选择、热图缩放以及与CTCF和RNA-seq等数据的关联分析等。2017年，Djekidel等[61]开发出的Web Server服务器HiC-3Dviewer，能够在三维空间中对Hi-C接触矩阵映射到染色体的相应区域进行交互式立体可视化，且具备ChIP-Seq和SNP数据标注功能。2017年，中国科学院北京基因组研究所张治华团队[62]开发出的Web Server服务器Delta，实现了Hi-C数据和ChIA-PET数据的可视化及结构分析，包括数据的交互式可视化、TADs和染色质环的结构预测以及基因组的三维建模。2018年，Calandrelli等[63]给出了开源的Hi-C可视化软件工具GITAR，该软件支持Hi-C数据预处理、标准化、TADs分析以及不同样本对比的可视化操作及结果显示。2018年，Wang等[64]开发的三维基因组Web Server服务器3D Genome browser，囊括了人类与小鼠的300多项不同类型数据，包括Hi-C、ChIA-PET、Capture Hi-C、PLAC-Seq、HiChIP、GAM和SPRITE，集成了包括ICE标准化、A/B区室识别和TADs识别工具的分析结果。同年，Wolff等[65]开发的集Hi-C数据预处理、接触矩阵标准化、A/B区室和TADs识别以及基因表达谱数据和Chip-seq数据等辅助分析于一体的可视化Web Server服务器Galaxy HiCExplorer，实现了Hi-C数据分析处理过程中绝大多数流程的数据可视化，人机交互更为友善。各主要Hi-C可视化工具软件如表4所示。