作者：王育彬/有勁生物科技
由於次世代定序的協助，我們對人類基因體序列的掌握已有相當程度；要定出單一個體的基因體，在成本或技術上來說都不是難事，甚至連從基因體的比對參考來取得個體基因的異常資料、從基因重大缺陷來預測個體的疾病發生機率等，如今也都可算是垂手可得的知識與技術了。然而，單靠基因序列的分析卻仍難以得知某些疾病與基因的相關性，好比相同基因型卻出現不同表現型等諸如此類的情況；因此，後天環境影響基因表現的表觀遺傳學 (Epigenetic)便成了近年來熱門的研究主題之一。
DNA的甲基化 (Methylation)在表觀遺傳機制中扮演了相當重要的角色。胚胎發育過程中，不同基因與程度不等的DNA甲基化使幹細胞分化出不同型態及功能的各種細胞。此外個體成長的過程也會因為環境與食物等影響而引發DNA的甲基化，進而造成基因表現異常，衍生疾病甚至癌症。慢性腎臟病、第二型糖尿病及神經精神疾病如今都已被證實與DNA甲基化有著密切的關係。
甲基化晶片是目前偵測人類基因體甲基化的主要工具，其是從WGBS(whole-genome bisulphite sequencing；全基因組DNA甲基化定序)發展而來。這是把經過重亞硫酸鹽 (sodium bisulfite)處理的基因體序列與甲基化晶片上特別設計的探針 (probe)進行雜合 (hybridization)後，能將基因體是否有甲基化呈現出來的大量偵測技術；相較於原來的WGBS，不僅更方便，且成本更低、分析更快速。Illumina自2008年起便積極開發甲基化檢測相關晶片，由最早的 HumanMethylation27K BeadChip (HM27)、主流的HM450，到最新的Infinium MethylationEPIC (EPIC) BeadChip，隨著研究的進展，不僅可偵測的甲基化位點越來越密集，甲基化偵測的區域也增加了，如今的甲基化晶片分析結果已可全面反映樣本DNA的甲基化狀態。
最新的EPIC晶片除了包含HM450能呈現的絕大部分(93.3%)甲基化位點，還另外加上將近一倍的偵測位點─達到866,836個偵測位點。除了增加基因甲基化的偵測密度外，主要還強化了調控區域的甲基化偵測，包括FANTOM52 及 ENCODE3 projects中有列出的潛在強化子(enhancer)，涵蓋率相較於HM450有大幅度提升4 (詳見圖一)。EPIC晶片於2015年底發表後，隨即被應用在各種相關研究，取代了原本HM450在甲基化分析上的主流地位，研究學者也因此能對研究樣本的甲基化有更詳細的了解。
圖一、HM450 與 EPIC 晶片的比較
相較於HM450，EPIC晶片增用的探針大多是 Type II探針 (b圖)。以分布區域來說，EPIC晶片偵測密度整個提升至866,836個偵測位點，其中有超過半數（54%～即469,270個）的位點位於promoter基因區（c圖左），其他偵測位點密度有提高的區域，皆出現在調控區（c圖右）。(圖片來源：Pidsley, R., et al. Genome Biology. 2016 Oct; 17(1):208-225.)
NCBI的GEO (Gene Expression Omnibus)資料庫也收錄了許多藉由EPIC晶片所做的研究及分析資料，提供有興趣的人下載。希望讀者看完本文後，除了對甲基化晶片有更進一步的了解，也能嘗試從基因體序列定序的角度來探索生命的奧妙。
參考資料
1. Pidsley, R., Zotenko, E., Peters, T.J., Lawrence, M.G., Risbridger, G.P., Molloy, P., … Clark, S.J. (2016 Oct). Critical evaluation of the Illumina MethylationEPIC BeadChip microarray for whole-genome DNA methylation profiling. Genome Biology, 17(1):208-225.
https://doi.org/10.1186/s13059-016-1066-1
2. FANTOM5: Functional ANnoTation Of the Mammalian genome
3. ENCODE: Encyclopedia of DNA Elements
https://www.encodeproject.org/
4. Moran, S., Arribas, C., & Esteller, M. (2016 Mar). Validation of a DNA methylation microarray for 850,000 CpG sites of the human genome enriched in enhancer sequences. Epigenomics, 8(3), 389-399.
https://doi.org/10.2217/epi.15.114
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