대장암은 전 세계적으로 매우 흔한 암으로, 신속한 진단과 치료 옵션을 제공하는 새로운 치료 방법에 대한 지속적인 수요가 있습니다. 암의 연구와 이해에 있어서는 유전적 결함만으로 원인을 규명하는 대신, 유전학적 요인과 후성유전학적 요인 사이의 복잡한 상호작용을 인식하는 쪽으로 점점 강조되고 있습니다. Next-generation sequencing (NGS)과 같은 기술의 발전으로 대규모 생명 과학 정보의 분석이 가능해졌습니다. 이러한 발전으로 인해 유전체 전반에 걸친 다양한 유전체 데이터를 동시에 분석할 수 있게 되었습니다. 다양한 생물 정보에 대응하기 위해 다양한 시퀀싱 기술을 포함한 다양한 기술이 개발되었습니다. Wholegenome sequencing (WGS), chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq), RNA sequencing (RNA-seq)과 같은 대표적인 시퀀싱 방법이 확립되어 생물학 연구에서 널리 활용되고 있습니다. 각각 유전체, 후성유전체, 및 전사체 프로파일링에 대한 유용한 통찰력을 제공합니다. 다양한 유형의 데이터를 통합함으로써, 단일 데이터만으로는 파악하기 어려웠던 정보를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 체세포 돌연변이 데이터와 염색질의 히스톤 단백질 상태 정보를 결합하여 이들 사이의 상관관계와 관련성을 탐구할 수 있습니다. 이 통합적 접근 방식은 유전적 변화와 후성유전학적 조절 사이의 상호작용을 이해하는 데 도움이 되며, 다양한 생물학적 과정과 질환에서 유전적 변화가 전사체에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 기여합니다. 이 관점에서, 염색질 상태 변화를 통해 전사체의 변화를 확인하고자 합니다. 목표는 염색질 상태 변화가 실제로 유전적 돌연변이에 의해 유발되는지를 확인하는 것입니다. 유전적 돌연변이와 염색질 구조의 변화 사이의 관계를 연구함으로써, 유전적 변화가 유전자 발현을 조절하는 메커니즘과 전사체에 어떤 영향을 미치는지에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.