联合分析专题：带你了解转录组+表观遗传联合分析在医学方向的研究思路

转录组

       转录组是研究功能基因的利器，通过转录组测序可以得到大量差异基因和众多调控网络，围绕转录组开展的多组学分析策略已是多种类型高分文章的必备“法宝”。但是单一的转录组难以确定关键途径，也无法鉴定控制关键途径的结构。

表观遗传学

       表观遗传学又译为表征遗传学、拟遗传学、表遗传学、外遗传学以及后遗传学，在生物学和特定的遗传学领域，其研究的是在不改变DNA序列的前提下，通过某些机制引起可遗传的基因表达或细胞表现型的变化。针对表观遗传研究的技术有我们常见CHIP-seq、ATAC-seq、meRIP-seq等。

联合分析

       通过表观遗传学与转录组联合分析，可以实现表观层面的变化对基因的调控模式

联合分析思路及案例

       下面分享三篇医学领域联合分析的文章，供各位老师参考。

文章一

文章题目：RNA-seq+ATAC-seq+ChIP-seq联合分析揭示了肾癌的表观遗传景观

发表期刊：Nature Cancer

影响因子：23.177

使用技术：mRNA-seq、ChIP-seq、ATAC-seq

研究概述

       SETD2是一种RNA聚合酶II (Pol II)相关的组蛋白甲基化转移酶，可催化H3K36me2的共转录甲基化，在活性转录基因中产生H3K36me3标记。研究发现，SETD2在透明细胞肾细胞癌（ccRCC）中突变的患病率很高（13%）。原发性ccRCC肿瘤的基因组图谱显示SETD2突变与转移呈正相关。然而，SETD2的缺失是否促进转移以及如何促进转移尚不清楚。

       在本研究中，作者利用ATAC-seq、ChIP-seq和RNA-seq进行综合多组学分析建立了一个肿瘤抑制因子模型，在该模型中，SETD2介导的H3K36me3缺失激活增强子，通过调节染色质可及性来驱动致癌转录输出。此外，作者还发现了通过靶向特异性组蛋白伴侣复合物（包括ASF 1A/B和SPT 16）来治疗SETD2缺陷型癌症的基础策略。本研究阐明了SETD2的肿瘤抑制功能机制如何帮助发现治疗弱点，并为SETD2缺陷癌症提供可操作的治疗靶点。

技术路线

文章二

文章题目：黑色素瘤细胞系中GLI转录因子的独特和重叠靶点的RNA-seq和ChIP-seq的鉴定

发表期刊：Cancers

影响因子：6.575

使用技术：mRNA-seq、ChIP-seq

研究概述

       黑色素瘤被认为是所有皮肤癌中最具侵袭性和最致命的一种，尽管在治疗方面取得了重大进展，但黑色素瘤在全球范围内的发病率仍在上升，因此需要新的治疗策略。前期研究发现黑色素瘤中最常见的失调信号通路是RAS/RAF/MEK1/2-ERK1/2（MAPK通路）。最近，研究人员已经认识到在黑色素瘤中Hedgehog-GLI（HH-GLI）信号通路与MAPK通路可能有一致的串扰作用。

       为了进一步研究这两条途径之间的联系，并找到可考虑联合治疗的新靶基因，作者对过表达GLI1、GLI2和GLI3的三种黑色素瘤细胞系（CHL-1、A375和MEL224）进行了RNA测序，并将其与内源性GLI1、GLI2和GLI3蛋白的ChIP-seq结果相结合。该研究结果提供了在设计黑色素瘤靶向治疗时需要考虑的新的潜在靶点，特别是在由于治疗耐药性而复发性疾病的情况下。

技术路线

文章三

文章题目：ChIP-seq+mRNA-seq联合分析揭示STAT3在TLRs激活B细胞中的调控作用

发表期刊：Frontiers in Immunology

影响因子：8.786

测序技术：ChIP-seq、mRNA-seq

研究概述

       Toll样受体（TLRs）诱导的反应在B细胞的发育和激活中起着至关重要的作用，TLR7介导的和TLR9介导的反应在不同的情况下发挥拮抗或协同作用。先前的研究表明，STAT 3是B细胞TLR 7和TLR 9信号转导所需的关键转录因子（TF）之一，STAT 3的突变引起的常染色体显性高IgE综合征（AD-HIES）患者在B细胞出现TLRs应答缺陷。然而，在全基因组水平上，STAT3如何影响其靶基因和下游信号通路尚不清楚。

       本研究使用ChIP-seq和RNA-seq来识别人B细胞中TLRs刺激下的STAT3靶点。STAT3 ChIP-seq结果显示，在TLR7和TLR9激动剂刺激后，人B细胞中分别有611个和2289个差异的STAT3结合位点。RNA-seq结果显示，TLR7和TLR9激活后，分别有1186个和1775个差异表达基因。通过整合STAT3 ChIP-seq和RNAseq数据，在B细胞中鉴定了TLR7激活后的47个初级STAT3靶基因和TLR9激活后的189个靶基因。在这些STAT3主要靶点中，我们分别鉴定了7个TFs和18个TLR7和TFs。此外，作者还发现STAT3可能通过直接调控整合素信号通路来调控B细胞中TLR9，而不是TLR7的应答，这可能进一步影响B细胞中TLR7和TLR9信号通路的拮抗。本研究有助于更好地理解TLR7和TLR9在B细胞激活过程中的功能差异，以及STAT3在参与这些免疫反应中的重要作用。

技术路线