基因表达与组学测序在生物体的复杂生命活动中扮演着重要角色，这些活动是由基因表达的有序调控所驱动。基因表达的过程是指基因信息转录并翻译成蛋白质或其他功能性RNA分子的过程，这也是遗传信息流的核心，构成了生命活动的基础。在表观遗传学的研究中，“基因是否表达”是一个关键概念。当基因被转录成mRNA并进一步翻译为蛋白质时，基因处于活跃状态，反之若未被翻译，则处于关闭状态。基因的表达受多种因素的影响，包括DNA双链是否能够被解开以及其结构是否足够松散等。

组学技术能够高通量地收集特定样本在特定时空下的多种数据，不同的组学技术可以揭示生物过程的不同层面，包括可能的、正在发生的以及最终的表达结果等。然而，单一组学技术只能提供表象信息，常常无法全面解读复杂的调控机制。因此，采用多组学联合分析的方法显得尤为重要。多组学技术可系统性地阐释分子调控与表型之间的关联，同时也提高了数据的可靠性，减少了假阳性现象，使得研究结果更为全面和准确。

目前，这种多组学研究策略已被广泛应用于多项课题研究中。例如，结合ATAC-seq、ChIP-seq和mRNA-seq等技术，可以深入探讨基因调控网络和相关的生物学过程。

常用的表观多组学联合分析组合

1. **ATAC-seq**：用于全基因组层面分析染色质的开放性，开放程度与转录活动密切相关。这种分析有助于筛选影响生物学过程的关键转录因子，并鉴定基因启动子、增强子等调控元素。

2. **ChIP-seq/CUT&Tag**：在ATAC-seq之后执行ChIP-seq，有助于验证ATAC预测的转录因子结合区域。ATAC-seq的信号峰通常与转录因子ChIP-seq信号峰重叠，且ATAC-seq的峰通常较宽。结合组蛋白修饰标记的ChIP-seq，能够发现染色质开放区域与活跃标记之间的关系。

3. **mRNA-seq**：通过与mRNA-seq的联合分析，能够识别不同处理样本中基因的表达差异。ATAC-seq可识别开放区域的差异，而mRNA-seq则可以发现差异表达的基因，进一步筛选可能受染色质可接近性影响的基因。

4. **WGBS**：通过研究DNA碱基位点的修饰，尤其是甲基化程度的差异，可以揭示基因表达的变化。这些分析与ATAC-seq及ChIP-seq等密切相关，提供了基因表达调控的额外视角。

5. **Hi-C**：用于研究染色质的三维结构，包括染色质环和拓扑关联域，这些结构对于基因表达和调控具有重要影响。例如，在癌症研究中，Hi-C结合其他组学技术可以揭示染色质结构与基因表达之间的变化。

实际研究案例

在《Genome Biology》期刊上发表的一项研究中，作者通过表观多组学分析探讨了膀胱癌中独特的基因组特征。这项研究结合了ATAC-seq、ChIP-seq和RNA-seq的结果，揭示了FOXA1和GATA3转录因子在不同膀胱癌亚型中的作用。

另外，在《Science Advances》期刊上，研究者们分析了儿童高级别胶质瘤的三维基因组结构及其表观基因组特征，发现肿瘤的3D结构变化可能促进其生成，这为临床治疗提供了新的思路。

这种通过表观多组学联合分析全景式揭示生物体内的调控机制的方式，促使我们更透彻地理解生物的复杂性。作为领先的生物医疗服务平台，尊龙凯时人生就博提供 Hi-C、ATAC-seq、ChIP-seq、CUT&Tag、mRNA-Seq、WGBS 等表观多组学联合检测与分析服务，期待您的咨询与合作。

参考文献：
[1] Iyyanki T, Zhang B, Wang Q, et al. Subtype-associated epigenomic landscape and 3D genome structure in bladder cancer. Genome Biology, 2021, 22:1-20.
[2] Wang J, Huang T Y T, Hou Y, et al. Epigenomic landscape and 3D genome structure in pediatric high-grade glioma. Science Advances, 2021, 7(23):eabg4126.