二、多组学整合分析策略

1. 数据整合层次
基因组层次：
- 结合基因组变异（SNP、CNV、SV）和表观遗传数据
- 分析变异对表观遗传状态的影响（如eQTL、caQTL、meQTL）
转录调控层次：
- 整合ChIP-seq（TF、组蛋白）、ATAC-seq（染色质可及性）、RNA-seq（转录本）
- 构建转录调控网络：TF → 表观遗传 → 基因表达
表观遗传层次：
- 整合DNA甲基化、组蛋白修饰、三维结构、RNA修饰
- 构建多层表观遗传调控图谱
2. 整合分析方法
关联分析：
- 相关性分析：表观遗传特征与基因表达的相关性
- 回归分析：预测基因表达的最优表观遗传特征组合
- 因果推断：使用中介分析或孟德尔随机化推断因果关系
网络分析：
- 构建多组学调控网络（如ARACNE、WGCNA）
- 识别多组学模块（multi-omics modules）
- 模块富集分析：揭示协同调控的功能通路
机器学习：
- 使用随机森林、梯度提升树、深度学习等方法整合多组学特征
- 预测基因表达、细胞状态或疾病风险
- 特征重要性分析：识别关键调控因子