表觀基因組學研究指南（三）

　　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。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. 4 如何能獲得表觀基因組的全景圖?

　　WashU瀏覽器中，在基因組熱圖的任何track上單擊右鍵，并選擇Genome Snapshot，彈出窗口結果頁面就會顯示人類所有23條染色體的數據集，可以放大視圖了解目的基因。從這個頁面上可以看到HUES6人胚胎干細胞系中的每個著絲粒周圍都高度富集了組蛋白H3K9me3，就是那個頂峰值。

　　如果你需要尋找兩種細胞類型或條件下的不同表觀遺傳的基因，那么可以試試NCBI表觀瀏覽器上“Compare Samples”工具，這個工具能找到任何兩個數據集中的表觀遺傳差異最大的基因，這是一種識別差異調控基因的好方法。例如，比較人成纖維細胞和胚胎干細胞中組蛋白H3K27me3的情況，通過這個工具，就能找到20種存在顯著差別水平的基因。

　　No.5 如何將自己的數據與公共數據集進行比較?

　　假設已經完成了目的基因H3K27me3圖譜，就可以將這些數據與ENCODE和Roadmap數據進行比對，美國國家環境衛生科學研究所(NIEHS)的 Lisa Chadwick表示，最簡單的方法就是上傳一個客戶自定義track到UCSC基因組瀏覽器上。在瀏覽器主頁上選擇 Genome Browser，然后在搜索框中點選Add Custom Tracks。上傳的數據必須格式正確，比如bigBed或BIGWIG文件格式。

　　而在WashU表觀基因瀏覽器中，也支持客戶track：滾動至窗口底部，選擇Tracks > Custom Track，而且研究人員也可以批量上傳多個track，構建data hub(數據中心)。

　　No.6 哪里可以獲取更多信息?

　　Chadwick說，表觀基因組項目的海量數據造成數據可視化的問題，單就數據集的體積就非常大，更別提數據本身的復雜性，“這就是為什么我們取消了所有這些不同位點和查看數據的方式，”她說，“因為沒有哪種途徑能解析這些龐大的數據。”

　　因為每一個位點都存在差異，唯一能了解其功能的途徑就是把它們找出來，不過現在可以從頁面上獲得一些幫助，UCSC瀏覽器上針對ENCODE數據有視頻教程(www.openhelix.com/ENCODE/)，WashU也在其新一代瀏覽器上設置了幾個視頻教程(epigenomegateway.wustl.edu)。

　　除此之外，貝勒醫學院為了更好的研究和分析表觀遺傳學，組織了培訓班，每期40人，主要幫助學員了解表觀研究工具和常見問題的解答。

　　雖然這些表觀基因數據十分復雜，但是由于其潛在價值，因此可以說值得花費功夫去深入探究。