基因表达与组学测序是理解生物体生命活动复杂性的关键，生物体的生命活动是由基因表达的有序调控所驱动。基因表达的过程包括基因信息的转录和翻译，形成蛋白质或功能性RNA分子，这一过程是遗传信息流的重要环节，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。如果基因转录为mRNA并翻译成蛋白质，基因处于活跃状态；反之，未翻译的基因则处于关闭状态。基因表达的状态受制于DNA序列的转录能力，而该能力又依赖于DNA双链的解开程度及其结构的松散度等多种因素。

组学技术可以高通量地获取在特定样品、特定时空中，多个层面的相关数据。不同的组学分析能够揭示不同的现象，包括可能发生的、正在发生的及最终的表达结果等信息。而单一的组学技术往往只能反映某一层面的情况，仅仅展示复杂调控机制的冰山一角。因此，为了更加全面地揭示基因表达的调控机制，采用多组学联合分析显得尤为重要。多组学技术可以展现分子调控与表型之间的关联机制，全面解析生物分子的功能和调控方式。此外，多组学数据可以相互印证，减少单一分析带来的假阳性，从而提高研究的可靠性。据统计，通过多组学联合分析获得的转录调控信息更加全面准确。

目前，多组学研究方法已在众多课题中广泛应用。接下来，我们将从DNA层面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方式。

在表观多组学分析中，ATAC-seq用于分析全基因组范围内染色质的开放性和开放程度，表明其与转录的相关性。Motif分析则有助于筛选关键转录因子，识别基因启动子、增强子及其调控元件，并揭示基因调控机制。接下来的ChIP-seq实验能够对ATAC-seq所预测的转录因子结合区域进行进一步验证，通常开放染色质区域是转录因子结合的必须条件。结合ATAC-seq与组蛋白修饰标记的ChIP-seq，研究者发现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则呈负相关。

在分析不同处理样本时，mRNA-seq与ATAC-seq的联合运用尤为有效。不同的染色质构象变化可能不会造成基因表达的改变，mRNA-seq可以鉴定样本中的差异表达基因，而ATAC-seq则识别染色质开放区域的差异。通过交集分析，研究人员可以筛选出可能受染色质可及性影响产生差异表达的基因，并进行GO功能富集和KEGG通路分析，以探讨其生物学功能及参与的主要代谢路线和信号转导途径。

同时，WGBS技术被用于研究DNA碱基位点的修饰情况，甲基化程度的不同也会影响基因表达，且这种影响是与ATAC-seq及ChIP-seq/CUT&Tag、mRNA-seq密切相关的。一般来说，染色质不可及状态往往伴随高甲基化，而转录需要时则出现低甲基化状态。

Hi-C技术则用于研究染色质的三维结构，包括染色质环、拓扑关联域及A/B组分化等，这些结构对基因表达及其调控具有重要影响。例如，在癌症研究中，Hi-C、ATAC-seq与ChIP-seq的联合应用能够揭示肿瘤发展过程中染色质结构和基因表达的变化，从而识别关键的致癌基因及调控机制。

最新研究发现，基于多组学的整合分析，可以在诸如膀胱癌和儿童高级别胶质瘤等疾病模型中揭示特定的表观基因组特征和三维基因组结构。这些分析结果进一步阐明了转录因子与临床相关基因之间的关系，为理解肿瘤发生机制提供了新的视角与机会。

通过多组学联合分析，特别是在与尊龙凯时人生就博品牌相关的健康研究中，可以有效提高研究的深度与广度，助力科学界更好地理解基因表达调控机制，为疾病预防与治疗提供更加精准的依据。