66 / 2026-04-04 15:33:22

时间序列多组学数据的整合动态分析

多组学,时间序列,转录调控,表观遗传学

转录调控在细胞分化、组织与器官发育及刺激响应等过程中具有关键作用，通过调控基因表达水平决定细胞命运与功能状态。然而，该过程涉及转录因子结合、顺式调控元件（CREs）激活以及基因与CREs之间的空间互作等多个层面，具有高度复杂性，单一组学难以全面解析其机制。

随着高通量测序技术的发展，RNA-seq、ChIP-seq及Hi-C等多组学技术为从不同层面对转录调控进行定量研究提供了可能。同时，转录调控具有显著的动态特征，传统基于单一时间点的研究方法难以捕捉其变化过程，而时间序列实验能够更有效地揭示调控过程中的动态规律。因此，将时间序列数据与多组学整合分析相结合，是解析动态转录调控机制的重要方向。

尽管近年来时间序列多组学数据不断积累，现有研究多采用分组学独立分析再进行简单关联的方法，忽略了不同组学特征在时间维度上的协同变化。同时，现有工具多针对单一组学设计，缺乏统一的多组学整合分析框架。在动态差异分析、变化时序判定及多组学关系推断等方面，不同研究方法差异较大，缺乏标准化与系统性，限制了结果的可靠性与可重复性。

针对上述问题，本人构建了一套整合转录组学、表观基因组学及三维基因组学等多组学时间序列数据的综合分析框架。该方法将实现多组学数据的统一处理与动态特征提取，并系统分析不同组学之间的时序关系与调控关联，从而更加全面、动态地揭示转录调控机制，为相关生物学研究提供新的方法支持。