概述

表观基因组学是对表观遗传修饰的全基因组研究，表观遗传修饰是 DNA 和染色质的化学变化，可在不改变潜在 DNA 序列的情况下调节基因表达。这些修饰包括 CpG 二核苷酸处的 DNA 甲基化、翻译后组蛋白修饰（例如乙酰化、甲基化和磷酸化）以及染色质可及性模式。表观基因组图谱因细胞类型、发育阶段和疾病状态而异，提供了补充静态基因组的动态信息层。 ENCODE 和 Roadmap Epigenomics 联盟等大型项目已经为数百种人类细胞类型制作了全面的表观基因组图谱。

方法

表观基因组分析依赖于适用于高通量测序的技术。 全基因组亚硫酸氢盐测序 (WGBS) 将未甲基化的胞嘧啶转化为尿嘧啶，从而获得单碱基分辨率的甲基化图谱。 ChIP-seq 使用抗体免疫沉淀特定的组蛋白修饰或转录因子结合区域，然后进行测序。 ATAC-seq 和 DNase-seq 绘制开放染色质区域图以识别活性调控元件。 Hi-C 和相关方法捕获三维染色质构象。生物信息学管道通过比对、峰调用（使用 MACS2 或 PeakDene）和差异富集分析来处理原始读数。使用 ChromHMM 等工具，结合多个表观基因组轨迹的综合分析揭示染色质状态，例如活性启动子、增强子和抑制区域。

应用程序

表观基因组学改变了我们对发育、衰老和疾病的理解。异常的 DNA 甲基化模式是癌症的标志，启动子高甲基化导致的肿瘤抑制基因沉默现已成为治疗靶点。表观基因组分析指导了[基因调控和表观遗传学](/guides/gene-regulation-and-epigenics.html)中研究的增强子和其他调控元件的发现。该技术与染色质免疫沉淀 (ChIP) 密切相关，但可扩展到整个基因组。表观基因组学还阐明了 DNA 复制 时间如何与染色质状态相关，以及环境暴露如何留下持久的表观遗传标记，从而影响整个生命周期的健康结果。

实用协议

对于全基因组亚硫酸氢盐测序 (WGBS)，从 100–500 ng 基因组 DNA 开始，加入 0.5% 未甲基化 lambda 噬菌体 DNA 作为转化对照。通过超声处理将 DNA 片段化至 200–400 bp，然后进行末端修复、A 加尾和接头连接。使用 EZ DNA 甲基化-Gold 试剂盒用亚硫酸氢钠进行处理，该试剂盒将未甲基化的胞嘧啶转化为尿嘧啶，同时保持甲基化的胞嘧啶完整。使用尿嘧啶耐受聚合酶（例如 PfuTurbo Cx）和序列配对末端 150 bp 进行 PCR 扩增（12 个循环）。将读取与“Bismark”对齐：“bismark –genomegeneme_dir -1 R1.fastq -2 R2.fastq -o bismark_output”。使用“deduplicate_bismark”删除重复读取。提取甲基化调用：“bismark_methylation_extractor –gzip –bedGraph –counts –buffer_size 10G bismark_output.bam”。输出包括 bedGraph 或 CX 报告文件中的每 CpG 甲基化百分比。对于差异甲基化分析，使用 R 中的“methylKit”：“methRead”导入覆盖率文件，“calculateDiffMeth”识别差异甲基化胞嘧啶或 q 值 < 0.05 且甲基化差异 > 25% 的区域。对于 ENCODE ChIP-seq 组蛋白修饰分析，通过 ENCODE 管道处理原始读取：与“Bowtie2”对齐，过滤重复项，使用 H3K27me3 或 H3K36me3 的“–broad”模式通过“MACS2”调用峰值，并使用“bedClip”和“bedGraphToBigWig”生成信号轨迹。使用 ChromHMM 进行染色质状态分割将多个组蛋白标记（H3K4me3、H3K27ac、H3K4me1、H3K36me3、H3K27me3）组合成一个组合模型：“java -jar ChromHMM.jar LearnModel -b 200 binarized_beds output_dir 15 hg38”。 15 态模型将基因组分割为活性启动子、增强子、转录区域、抑制的 Polycomb 结构域和异染色质。