EVO视讯致力于推动基因表达与组学测序领域的研究。生物体的生命活动虽复杂多变，但其根本依然受到基因表达的有序调控。基因表达的过程涉及基因信息在转录和翻译为蛋白质或其他功能性RNA分子中的转化，这一过程贯穿了遗传信息流，也是生命活动的基础。在表观遗传学中，“基因是否表达”是一个至关重要的概念。若基因被转录为mRNA并进一步翻译成蛋白质，则基因将表现出功能，处于开启状态；反之，如果未被翻译成蛋白质，则为关闭状态。基因的表达取决于DNA上基因序列的转录能力，而这一过程又受到DNA双链是否能够打开及其结构松散度等因素的影响。

组学技术通过高通量手段获得特定样本在特定时空下各层面相关数据，不同组学则能揭示发生的、生物过程及其最终表达结果等信息。单一组学技术往往只能提供局部的信息，难以全面揭示复杂的调控机制。因此，采用多组学联合分析的策略显得尤其重要。多组学技术不仅能够阐明分子调控与表型之间的关系，还能系统地解析生物分子的功能和调控机制。同时，多个组学数据可以进行交叉验证，从而减少假阳性结果，提高研究的可靠性，通过多组学联合分析，我们能获得更全面、更准确的转录调控信息。

目前，这一多组学研究思路已广泛应用于多种研究课题中。在这里，我们从DNA的层面入手，探讨常见的表观多组学联合分析组合及其在高影响力文章中的数据挖掘应用。

首先，ATAC-seq技术被用来全基因组范围内分析染色质的开放性及其程度，开放性与转录活动密切相关。通过Motif分析，我们可以筛选出关键的转录因子，识别基因启动子、增强子及其他调控元件，从而揭示基因转录调控的机制。其次，ChIP-seq或CUT&Tag技术可用于对ATAC-seq所预测的转录因子结合区进行进一步验证。开放染色质区域是转录因子结合的基本条件，因此ATAC-seq信号峰通常与TF ChIP-seq信号峰重叠。此外，将ATAC-seq与组蛋白修饰标记的ChIP-seq结合使用，可以发现ATAC-seq信号与活跃染色质标记一般呈正相关，而与非活跃染色质标记则呈负相关。

在分析差异样本时，利用mRNA-seq可以与其他组学技术共同探讨。并不是所有染色质构象的变化都会导致基因表达的改变，同样，基因表达的变化也不完全由染色质构象引起。ATAC-seq可以识别处理组间染色质开放区域的差异，并获得相关的关联基因，而mRNA-seq则能够鉴定差异表达的基因。为了进一步筛选可能受到染色质可及性影响发生差异表达的基因，我们可以将ATAC-seq的差异peak关联基因与mRNA-seq的上下调基因分别做交集，从而获得受染色质可及性影响的差异表达基因。同时还可通过功能富集分析考察基因的生物学功能及参与的主要代谢路径和信号转导途径。

此外，WGBS用于研究DNA碱基位点的修饰情况，其中甲基化程度的差异会影响基因表达的变化。ATAC-seq与ChIP-seq/CUT&Tag及mRNA-seq之间形成紧密联系，染色质的不易接近状态往往伴随高甲基化，而转录需求则表现为低甲基化状态，正向调控的组蛋白修饰则多分布在可及的染色质状态。最后，Hi-C技术则能够研究染色质的三维结构，包括染色质环、拓扑关联域及A/B区分布等，对基因的表达与调控产生重要影响。在癌症研究中，结合Hi-C、ATAC-seq和ChIP-seq能够揭示肿瘤发展过程中染色质结构及基因表达的变化，识别关键致癌基因及其调控机制。

以膀胱癌为例，近期研究揭示了该疾病中独特的表观基因组特征和3D基因组结构，并探讨了转录因子与临床膀胱癌类型之间的新关系。同样，对于儿童高级别胶质瘤的研究表明，3D结构的改变可能促进肿瘤发展，进一步阐述了表观基因组在肿瘤生物学中的重要作用。

总之，随着研究的深入，多组学联合分析在生物医疗领域逐渐显露出其重要性与潜力。通过EVO视讯的努力，相关研究将继续推动基因表达调控机制的深入了解，为疾病机制的探索与治疗提供可靠的数据支持。