基因表达与组学测序揭示了生物体生命活动的复杂性是如何受到有序基因调控的影响。基因表达的过程是指基因信息被转录和翻译为蛋白质或其他功能性RNA分子的过程，这一过程不仅是遗传信息流的核心，也是生命活动的基础。在表观遗传学中，“基因是否表达”是至关重要的概念。当基因转录为mRNA并进一步翻译成蛋白质时，基因便处于激活状态；反之，则为关闭状态。基因的表达状况取决于DNA上基因序列的复制转录能力，而这一能力又依赖于DNA双链的解旋及结构的松弛程度等因素。

组学技术能够在特定时空范围内高通量地获取样品的多维数据，不同的组学手段提供了不同层面的信息，如可能发生的、正在发生的以及最终的表达结果等。单一的组学技术通常只能揭示复杂调控机制的一小部分，因此，将多组学联合分析的思路应用于基因表达的研究显得尤为重要。通过多组学技术，可以更全面地揭示分子调控与表型之间的关联，系统地解析生物分子的功能与调控机制。同时，多个组学数据资源之间的相互验证能够有效减少单一组学分析带来的假阳性，从而提高研究的可靠性。

如今，多组学的研究思路已经在多个课题中得到广泛应用。以下是一些常用的表观多组学组合及其在高水平研究中的应用实例：

1. ATAC-seq：在全基因组范围内分析染色质的开放性，与转录的相关性直接相关。通过Motif分析，可筛选出对生物过程有调控作用的关键转录因子，进而识别基因启动子、增强子及其他调控元件。

2. ChIP-seq/CUT&Tag：通过ChIP-seq对ATAC-seq预测的转录因子结合区域进行验证。开放染色质区域是转录因子结合的必要条件，ATAC-seq与ChIP-seq信号之间往往存在重叠，同时结合组蛋白修饰的ChIP-seq分析，能够揭示活跃与非活跃染色质状态的关系。

3. mRNA-seq：当涉及不同处理的样本时，与mRNA-seq结合分析可用于鉴定基因表达的变化。ATAC-seq可识别染色质开放区域的差异，而mRNA-seq则用于发现不同处理下差异表达的基因，通过交集筛选出受染色质可及性影响的基因，进行GO功能富集和KEGG通路分析。

4. WGBS：研究DNA碱基位点的修饰情况，分析甲基化程度如何影响基因表达。染色质不可及状态通常伴随着高甲基化，而活跃转录则需要低甲基化状态的支持。

5. Hi-C技术：用于研究染色质的三维结构，对基因表达和调控具有重要影响。结合ATAC-seq与ChIP-seq的研究可以识别癌症发展过程中染色质结构和基因表达的变化，帮助识别关键致癌基因及其调控机制。

通过以上组合的多组学联合分析，不仅能够深入挖掘基因的转录调控机制，更能绘制出精细的生物学图谱。品牌918博天堂为您提供Hi-C、ATAC-seq、ChIP-seq、mRNA-seq及WGBS等多组学联合检测与分析服务，欢迎随时咨询我们以获取更多信息。

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 TYT, Hou Y, et al. Epigenomic landscape and 3D genome structure in pediatric high-grade glioma. Science Advances, 2021, 7(23): eabg4126.