基因表达与组学测序虽然生物体的生命活动十分复杂，但却是受到基因表达的有序调控的。基因表达的过程是指基因信息被转录和翻译成蛋白质或其他功能性RNA分子，这一过程是遗传信息流转的核心，也是生命活动的基础。在表观遗传学中，“基因是否表达”是一个重要的关键词。若基因被转录为mRNA并最终翻译为蛋白质，则该基因处于开启状态；反之，若未被翻译，基因则为关闭状态。基因的表达受多种因素影响，包括DNA的序列能否被转录，双链DNA的开放状态及结构松散程度等。

组学技术可以高通量地获取特定样品在特定时空下各层面的数据。不同的组学方法能够揭示发生中的、正在进行的以及最终结果等信息。然而，单一组学技术所提供的信息往往不足以展现复杂的调控机制。因此，采用多组学联合分析的方法显得尤为重要。多组学技术可以阐释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。此外，多个组学数据资源之间可以相互验证，减少单组学分析所导致的假阳性结果，从而提高研究的可靠性，并获得更全面准确的转录调控信息。如今，这种多组学研究理念已被广泛应用于各类课题研究中。今天，我们将从DNA层面出发，探讨表观多组学联合分析的常用组合，以及其在高影响力文章中的数据挖掘应用。

在表观多组学中，以下组合技术具有显著的应用效果：

1. ATAC-seq: 全基因组范围内分析染色质的开放性及其程度，与转录密切相关。通过Motif分析，能够筛选出调控生物学过程的关键转录因子，发现基因启动子、增强子及其他调控元件，并鉴定转录因子的结合位点，揭示转录调控机制。

2. ChIP-seq/CUT&Tag: 在ATAC-seq之后，通过ChIP-seq进行验证，进一步核实ATAC所预测的转录因子结合区域。开放染色质区域是转录因子结合的基础，ATAC-seq的信号峰通常与TF的ChIP-seq信号峰出现重叠，并且ATAC-seq的信号峰通常较宽。此外，将ATAC-seq与组蛋白修饰标记ChIP-seq结合，能发现ATAC-seq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。

3. mRNA-seq: 当样本处理存在差异时，mRNA-seq联合分析尤为推荐。ATAC-seq能够识别不同处理下的染色质开放区域及相关基因，而mRNA-seq则可识别不同处理下差异表达的基因。通过交集分析ATAC差异peak关联基因与mRNA差异表达基因，可以进一步筛选出受染色质可及性影响的基因，并进行GO功能富集与KEGG通路分析以考察其生物功能与主要信号转导途径。同时，结合ATAC-seq生成的转录因子-靶基因调控网络，筛选出关键模块。

4. WGBS: 研究DNA碱基位点的修饰情况，甲基化程度的不同同样影响基因表达。甲基化状态与前述ATAC-seq、ChIP-seq/CUT&Tag和mRNA-seq密切相关，染色质不可及状态一般伴随高甲基化，转录所需时则为低甲基化，并且正向调控的组蛋白修饰往往分布于可及的染色质状态。

5. Hi-C: 用于研究染色质的三维结构，包括染色质环、拓扑关联域及区域的A/B分类，这些结构对基因表达和调控有重要影响。例如，在癌症研究中，结合Hi-C、ATAC-seq和ChIP-seq可以揭示肿瘤发展过程中染色质结构和基因表达的相互变化，识别关键的致癌基因及其调控机制。

随着科学研究的不断深入，诸如88858cc永利官网等平台提供了丰富的资源，支持这些多组学联合分析的应用，使研究者能够挖掘更多潜在的生物信息。这类研究不仅为我们理解基因表达和调控机制提供了新的视角，也推动了生物医疗领域的发展。