基因表达和组学测序是理解生物体复杂生命活动的重要工具，它们反映了基因表达的有序调控。基因表达过程涉及将基因信息转录和翻译成蛋白质或其他功能性RNA分子的过程，这一过程是遗传信息流动的核心，是生命活动的基础。在表观遗传学中，“基因是否表达”是一个关键因素。若基因经过转录生成mRNA并被翻译为蛋白质，则该基因处于活跃状态；若未被翻译为蛋白质，则处于关闭状态。基因表达的状态依赖于DNA序列的转录能力，而这一能力又与DNA双链的开放程度及其他结构特征密切相关。

组学技术能够高通量地获取特定样品在不同时间和空间条件下的多层面数据。不同类型的组学可提供关于潜在、当前以及最终表达结果等不同的信息。单一组学技术往往只能揭示复杂调控机制的一部分，而结合多组学分析的方法则显得尤为重要。通过多组学手段，可以深入探讨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。此外，多组学数据还能相互验证，从而减少假阳性结果，提高研究的可靠性，使得对转录调控信息的分析更加全面和准确。

目前，这种多组学研究思路已广泛应用于各类课题探讨。以下将从DNA层面出发，探讨常用的表观多组学联合分析组合，以及如何在高水平文章中挖掘这些数据。

1. ATAC-seq：该技术可全基因组分析染色质的开放性，开放程度与转录活动密切相关。通过Motif分析，可以筛选出影响生物学过程的关键转录因子，并识别基因启动子、增强子及其他调控元件，从而揭示基因转录的调控机制。

2. ChIP-seq/CUT&Tag：与ATAC测序结合后，通过ChIP-seq可以对ATAC所预测的转录因子结合区域进行进一步验证。开放染色质区域是转录因子结合的必要条件，因此ATAC-seq和TF ChIP-seq信号通常会重叠，而ATAC-seq的信号峰通常较宽。结合组蛋白修饰标记的ChIP-seq后，可以发现ATAC-seq信号与活跃染色质标记的正相关性。

3. mRNA-seq：针对不同处理的样本，建议与mRNA-seq联合分析。并非所有染色质构象的变化都会导致基因表达的变化，ATAC-seq和mRNA-seq的结合可以识别因染色质可及性变化导致表达差异的基因，为进一步的GO功能富集和KEGG pathway分析提供基础。

4. WGBS：这项研究关注DNA碱基的修饰情况，甲基化程度的不同可显著影响基因的表达。与ATAC-seq、ChIP-seq，非常密切，染色质的可及性状态与甲基化状态息息相关。

5. Hi-C：运用该技术可以研究染色质的三维结构，包括染色质环、拓扑关联域等，对基因表达和调控有重要影响。比如在癌症研究中，结合使用Hi-C、ATAC-seq与ChIP-seq，可以揭示肿瘤进化过程中的染色质结构和基因表达的变化。

举例来说，一项研究在《Genome Biology》期刊发表，探讨了不同类型膀胱癌中独特的表观基因组特征和三维基因组结构，并揭示了转录因子NPAS2与临床膀胱癌亚型之间的新联系。这项研究通过结合ATAC-seq和ChIP-seq的分析方法，深入瞄准了FOXA1和GATA3等关键转录因子在不同膀胱癌类型中的作用。

另一项研究则在《Sci Adv》期刊上发布，描绘了儿童高级别胶质瘤的表观基因组图谱和三维基因组结构，探讨了3D结构的变化如何促进肿瘤的生成。这些研究充分展示了多组学联合分析在生物医学领域的重要应用价值。

在探索基因表达调控机制的过程中，尊重和重视科学数据的结合及分析至关重要。通过多组学技术的协同应用，不仅可以揭示细胞内复杂的生物学关系，更能为疾病的研究与治疗提供宝贵的见解与新的思路。让我们继续关注尊龙凯时在生物医疗领域的研究动态，为生命科学的进步贡献力量。