基因表达与组学测序在生物体的复杂生命活动中扮演着至关重要的角色，它们的调控是有序且精确的。基因表达的过程涉及将基因信息转录并翻译为蛋白质或功能性RNA分子，这一过程是遗传信息流动的核心，也是生命活动的基础。在表观遗传学中，“基因表达”的状态是一个关键概念。基因一旦被转录至mRNA并成功翻译成蛋白质，即认为处于表达活跃状态；反之，未翻译为蛋白质则视为关闭状态。决定基因是否表达的因素包括DNA上的基因序列能否被有效转录，这又与DNA双链的开放程度及其结构松弛度息息相关。

组学技术能够以高通量的方式获取特定样品在特定时空条件下的多层次数据。不同种类的组学技术可以提供相关信息，涵盖可能发生的事件、当前的状态以及最终的表达结果等。单一的组学技术往往只能揭示复杂调控机制的部分真相，因此，采用多组学联合分析的策略显得尤为重要。多组学技术可有效阐述分子调控与表型之间的关联，帮助系统解析生物分子的功能和调控机制。此外，多组学数据资源之间也能进行相互验证，从而减少单一组学分析可能引起的假阳性，提高研究的可靠性，获得更全面、更准确的转录调控信息。

如今，这种多组学研究思路已被广泛应用于多个课题的研究中。今天，我们将聚焦于DNA层面，探讨常用的表观多组学联合分析方法及其在高影响力研究中的实际应用。

常用表观多组学联合分析组合

ATAC-seq技术能够在全基因组范围内分析染色质的开放性及其开放程度，从而与转录活动关联。通过Motif分析，可以筛选出关键的转录因子，帮助发现基因启动子、增强子及其他调控元件，并识别转录因子的结合位点，从而揭示基因转录调控的机制。

ChIP-seq/CUT&Tag技术则提供了对ATAC-seq结果的进一步验证。开放的染色质区域是转录因子结合的重要前提，因此ATAC-seq的信号峰常与TF ChIP-seq的信号峰有重叠。此外，将ATAC-seq与组蛋白修饰标记的ChIP-seq结合，通常会发现ATAC-seq的信号与活跃染色质标记呈正相关，而与非活跃染色质标记呈负相关。

如果样本中存在不同处理的差异样本，可以考虑与mRNA-seq联合分析。并非所有染色质构象的变化都会引发基因表达的改变，而ATAC-seq可识别不同处理中染色质开放区域的差异，mRNA-seq则可评估基因的差异表达。通过筛选ATAC差异peak关联的基因与mRNA差异表达基因的交集，可以识别受染色质可及性影响的差异表达基因，这些基因可以进一步进行GO功能富集和KEGG通路分析以理解其生物学功能。

WGBS技术用于研究DNA碱基位点的修饰情况，不同程度的甲基化会影响基因表达。高甲基化状态通常与染色质不可及性相关，而低甲基化状态与需要转录时的开放状态相对应。正向调控的组蛋白修饰则多发生在可及的染色质中。

Hi-C技术能够研究染色质的三维结构，包括染色质环、拓扑关联域等，这些结构对基因表达和调控有重要影响。在癌症研究中，Hi-C、ATAC-seq与ChIP-seq的联合应用能够揭示癌症进展中染色质结构与基因表达的变化，从而识别出关键的致癌基因及其调控机制。

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