基因表达与组学测序在生物活动的复杂性中依然体现出有序的调控。基因表达是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，构成了遗传信息流的核心，并支撑着生命活动的基础。在表观遗传学中，“基因表达”的状态至关重要。如果基因被转录为mRNA并转化为蛋白质，则该基因处于激活状态；反之，未翻译为蛋白质则处于关闭状态。基因表达的决定因素在于DNA序列的可转录性，这又受到DNA双链的可打开性和结构松弛程度等因素的影响。

组学技术可以高通量获取不同样本在特定时空下的相关数据，各种组学方法可以提供关于基因表达的多维信息，揭示正在发生、可能发生以及最终表达结果等多个层面的内容。单一组学技术往往只能揭示复杂调控机制的一部分，为了全面理解基因表达的调控机制，采用多组学联合分析的方法尤其重要。这种方法能够阐述分子调控与表型之间的关系，系统性解析生物分子的功能和调控机制。此外，不同组学数据资源之间的相互验证可降低假阳性率，提高研究的可靠性，从而获得更全面和准确的转录调控信息。

目前，多组学的研究思路已被广泛应用于各种科研课题中。以下将介绍几种常用的表观多组学联合分析技术及其在高水平文章中的应用。首先，ATAC-seq技术用于全基因组范围内分析染色质的开放性，该技术与转录活动密切相关，通过motif分析识别关键转录因子以及基因启动子和增强子的结合位点，为研究基因转录调控机制提供支持。其次，结合ChIP-seq/CUT&Tag进行进一步验证，通过ATAC-seq的信号峰与转录因子的结合情况分析，深入理解开放染色质区域与基因表达活动的关系。

在mRNA-seq的应用中，若不同处理样本间存在差异，联合分析能有效揭示染色质构象变化与基因表达之间的关系。通过ATAC-seq的差异peak对mRNA差异表达的基因进行关联，有助于筛选受染色质可及性影响的基因，并进一步进行GO和KEGG通路分析，探讨基因的生物功能及其参与的代谢途径。同时，联合ATAC-seq可构建转录因子与靶基因的调控网络，筛选出重要模块。

另外，WGBS技术则用于分析DNA基础的修饰情况，甲基化程度的差异对基因表达产生影响，这与前述ATAC-seq和ChIP-seq密切相关，例如，染色质的高甲基化状态往往伴随不可及性，而低甲基化状态则有利于转录。最后，Hi-C技术用于研究染色质的三维结构，揭示合环、拓扑关联域和染色质区域的A/B区分，这些结构对基因表达有重要影响，特别是在癌症研究领域。

在实际应用中，多组学联合分析的成功案例比比皆是。例如，在膀胱癌研究中，通过ChIP-seq和RNA-seq识别出特定表观基因组特征，以及转录因子与临床亚型之间的联系。同时，儿童高级别胶质瘤的研究通过整合多组学技术描绘其三维基因组结构与表观基因组图谱，揭示肿瘤发生机制。这些研究不仅揭示了生物体内的复杂调控机制，也为进一步的生物医学研究提供了重要的数据支持和新思路。

金年会以金字招牌诚信至上为信条，致力于为研究者提供高质量的表观多组学联合检测与分析服务，包括Hi-C、ATAC-seq、ChIP-seq、mRNA-Seq、WGBS等技术。欢迎随时咨询我们的服务，共同探索生物体中的基因调控机制。