基因表現調控是分子生物學的核心問題。Jacob & Monod（1961, J Mol Biol）的 operon model 首次揭示基因調控的邏輯。此後，調控概念不斷擴展至 epigenetics、ncRNA、3D genome 和翻譯/蛋白質層面。
基因表現的定量框架
蛋白質量 = 轉錄速率 × mRNA 半衰期 × 翻譯效率 × 蛋白質半衰期。Schwanhäusser et al.（2011, Nature）以 pSILAC 同時測量小鼠纖維母細胞的 mRNA 和蛋白質動態，發現翻譯效率（而非轉錄）是蛋白質量變異的最大預測因子（~55%）。然而 Li et al.（2014, Cell Rep）的 re-analysis 指出測量噪音可能誇大了翻譯的貢獻。
Transcriptional Bursting
即使恆定條件下，基因轉錄以脈衝式（bursting）進行——ON/OFF 隨機切換。两个关键参数：burst frequency 和 burst size。Enhancer 主要調控 burst frequency，Pol II processivity 影響 burst size（Bartman et al., 2019, Mol Cell）。Bursting 是 gene expression noise 的主要來源，影響細胞命運決定——例如 HIV latency 的隨機重新活化。
單細胞多組學揭示調控異質性
scRNA-seq（10x Chromium, Smart-seq3）揭示了群體中每個細胞基因表現的差異。多模態技術正在整合不同調控層面：
- SHARE-seq/10x Multiome：同時測 ATAC（染色質可近性）+ RNA
- CITE-seq：表面蛋白 + 轉錄組
- sci-MET：單細胞甲基化 + 轉錄組
- Spatial transcriptomics（MERFISH, Visium, Stereo-seq）保留空間資訊
Gene Regulatory Networks（GRNs）
基因組織成互相調控的網路。基本 motif：autoregulation、feed-forward loop（FFL 提供延遲/過濾噪音）、mutual inhibition（雙穩態開關，如 PU.1/GATA1 決定骨髓分化方向）。SCENIC/SCENIC+（Aibar et al., 2017, Nat Methods）從 scRNA-seq/scATAC-seq 推斷 GRN 結構。CellOracle（2023, Nature）整合 scATAC-seq + scRNA-seq 模擬 TF 擾動對 GRN 的影響。
表觀遺傳重編程
DNA 甲基化模式在胚胎發育中經歷兩次全基因組去甲基化（受精後和生殖細胞形成）。然而 imprinted genes 和 retrotransposons 逃脫去甲基化。表觀遺傳遺傳（epigenetic inheritance）——環境因素透過 DNA 甲基化/histone modification/ncRNA 影響後代基因表現——是當前的活躍研究領域，但證據強度在模式生物間差異很大。
文獻參考：Jacob, F. & Monod, J. (1961). J Mol Biol, 3, 318-356. / Schwanhäusser, B. et al. (2011). Nature, 473, 337-342. / Bartman, C.R. et al. (2019). Mol Cell, 73, 544-555.