表觀基因組學研究指南（一）

　　今年九月，對于基因組研究者們來說是一個具有紀念意義的月份，因為美國人類基因組研究院(NHGRI)資助的ENCODE項目在Nature，Genome Biology，Genome Research等雜志上公布了三十多份論文，還有在Science，Cell，以及the Journal of Biological Chemist上的一些功能性介紹論文。這一項目的研究人員對147細胞系進行了將近1,650次實驗，分子轉錄，轉錄因子結合，染色體拓撲結構，組蛋白修飾，DNA甲基化等多方面內容。

　　包含這些種種功能元件的就是表觀遺傳學，近年來科學家們越來越意識到這些元件特征在發育和疾病中的重要性，因此早在2008年，也就是NHGRI啟動ENCODE計劃的五年后，NIH又開始了第二項大規模圖譜繪制工程：表觀基因組學路線圖項目(Roadmap Epigenomics Program)，這一項目整理了61個“完整”的表觀基因組，并且未來還計劃進行更多的研究，比如8號人類表觀基因組圖集(Human Epigenome Atlas)。

　　目前已有一些研究人員參與到這些研究中，比如華盛頓大學的John Stamatoyannopoulos研究組就分析了DNaseI高敏感位點(DNaseI Hypersensitive Sites，DHSs)在多種人類細胞株全基因組的分布圖譜及特征、DHSs與基因調控序列(主要是啟動子與增強子)的關系、DHSs與轉錄因子基因組定位的關系及其在基因轉錄表達調控中的作用，以及揭示與疾病相關的非編碼序列遺傳變異的生物功能等。

　　今年9月，這一研究組通過分析人類349種細胞和組織樣本的全基因組DNase I圖譜與已有的GWAS SNPs數據，發現約93%的與疾病和性狀相關的SNPs位于非編碼序列內，并且集中在DNase I高敏感位點區域(DHSs)。88%含有SNP的DHSs存在于胎兒發育階段，并且在這些DHSs內的SNPs與妊娠暴露相關表型 (gestational exposure-related phenotypes)有關。此外，與含有SNP的DHS密切相關的遠距離靶基因(絕大多數基因距離該DHSs超過100 kb)行使的功能與同一SNP相關的疾病表型相類似，這一聯系拓展了在基因組水平疾病與性狀之間的關聯性，同時提供了一個潛在的致病基因庫來解釋這種關聯性。93.2%DHSs內部的疾病相關SNPs同時位于轉錄因子識別序列內，并影響了局部的染色質結構。這些轉錄因子進一步形成復雜的網絡系統，調控與疾病相關的基因表達。

　　目前這些項目的研究數據都已公開，許多研究組都在其中分子他們的目標基因，組織和興趣途徑，然而對于許多研究人員而言，要處理，分析并觀察這么多數據令人恐懼。來自NIH Roadmap Epigenomics Program的一位研究人員：John Satterlee提出了建議―― jump in and see what’s there，“這并不是像在浪費試劑，而是像在硅片實驗室中進行實驗”，他說。

　　那么具體來說，我們如何進行表觀遺傳研究呢，有哪些工具能幫助我們呢?

　　No.1 哪里找尋數據?

　　ENCODE和NIH Roadmap Epigenomics 項目都能提供一些數據，從而研究人員能根據細胞或組織分類，或表觀遺傳標記來瀏覽這些數據，“至少能在三個方面進行選擇”，來自貝勒醫學院的一位遺傳學家 Aleksandar Milosavljevic解釋道，“研究人員可以選擇相同的類型，檢測和基因組內涵”。

　　舉個例子來說，假如感興趣的是H1人類胚胎干細胞。在ENCODE項目主頁上，從頁面左側的導航欄上選擇“Experiment Matrix”，結果頁面會顯示出，針對H1人類胚胎干細胞有124個數據集，包括10 個RNA-seq和91 個ChIP-seq 分析數據集。單擊任何一個小方塊，就能看到這些數據。

　　同時在人類表觀基因圖集和Roadmap Epigenomics Data瀏覽器中也能看到Roadmap Epigenomics數據，利用兩個網頁上的Search窗口，能篩選組織類型，并且研究人員還可以通過Roadmap Epigenomics Data瀏覽器頂端的Visual Data Browser 上的三個選項：Embryonic Stem Cells，Fetal Tissues，或Adult Cells & Tissues，篩選組織類型。這個項目收集了106個 H1胚胎干細胞的數據集，從而研究人員就能尋找其目標基因了。