基因表达与组学测序虽然生物体的生命活动复杂多样，但始终受到基因表达有序调控的影响。基因表达指的是将基因信息转录并翻译成蛋白质或功能性RNA分子的过程，这一过程构成了遗传信息流的核心，也是生命活动的基础。在表观遗传学的研究中，“基因是否表达”成为一个关键概念。当基因被转录为mRNA并进一步翻译成蛋白质时，基因处于活跃状态；反之，如果没有翻译，则基因表达处于关闭状态。基因的表达水平受到多个因素的影响，例如DNA的序列是否能够被有效复制和转录，以致于双链DNA结构是否松散等。

组学技术能够高通量获取特定样本在特定时空位置的相关数据，揭示可能发生的、正在进行的及最终的表达结果等不同层面的信息。单一的组学技术常常只能提供某一层面的数据，无法全面反映复杂的调控机制。因此，为了更深入了解基因表达调控机制，采用多组学联合分析的方法显得尤为重要。这种多组学技术可以有效阐明分子调控与表型之间的联系，系统解析生物分子的功能与调控机制。而且，多组学数据相互验证的能力有助于减少单一组学分析所带来的假阳性，提高研究的可靠性，获取更全面和精准的转录调控信息。

这种多组学研究策略已在众多课题中得到广泛应用。本文主要从DNA层面探讨常用的表观多组学联合分析组合及其在高水平研究中的数据挖掘方法。以下是一些重要的组学技术组合：

1. ATAC-seq：该技术用于全基因组范围内分析染色质的开放性及其程度，开放性程度与基因转录密切相关。通过Motif分析可以筛选出关键的转录因子，识别基因启动子、增强子及其他调控元件，揭示基因转录调控的机制。

2. ChIP-seq/CUT&Tag：在ATAC测序之后，可通过ChIP-seq进行进一步验证。ChIP-seq的结果可以确认ATAC预测的转录因子结合区域，开放染色质区域为转录因子的结合提供了必要条件，ATAC-seq与TFChIP-seq的信号峰通常存在重叠。结合组蛋白修饰标记的ChIP-seq，可以观察到ATAC-seq信号与活跃染色质标记呈正相关，与非活跃染色质则呈负相关。

3. mRNA-seq：对于不同处理的样本，结合mRNA-seq进行分析，筛选可能受染色质可及性影响的差异表达基因。ATAC-seq可以找出不同处理下染色质开放区域的差异，而mRNA-seq则识别出差异表达的基因。通过交集分析，可以进一步验证与染色质可及性相关的基因。

4. WGBS：通过全基因组甲基化测序，研究DNA碱基位点的修饰情况，其甲基化程度的变化也会影响基因表达。这与前述的ATAC-seq、ChIP-seq/CUT&Tag和mRNA-seq研究紧密关联，通常在染色质不可及阶段表现为高甲基化状态，而转录活跃时则为低甲基化状态。

5. Hi-C：该技术用于研究染色质的三维结构，包括染色质环、拓扑关联域及A/B compartmentalization等。这些结构对基因表达和调控具有重要影响。在癌症研究中，Hi-C、ATAC-seq以及ChIP-seq的联合应用可揭示肿瘤发展过程中染色质结构与基因表达的关系。此类研究不仅有助于识别关键致癌基因，还能深入理解相关调控机制。

例如，在一项研究中，利用多种技术确定了膀胱癌中独特的表观基因组特征和三维结构，并发现转录因子NPAS2与临床亚型的新联系。类似的，儿童高级别胶质瘤的研究也通过多组学的联合分析揭示了其表观基因组图谱和三维结构。以上实例展示了PG电子在表观基因组研究中的专业性，我们提供综合的组学技术服务，包括Hi-C、ATAC-seq、ChIP-seq等，希望为生物医疗领域的研究提供支持。有意者欢迎随时咨询我们！