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全基因组关联分析

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全基因组关联分析相关的资讯

  • 史上最大的血浆蛋白质组研究发布 有助建立基因组与疾病之间的关联
    在2日发表于英国《自然遗传学》杂志上的一项研究中,安进 (Amgen)制药属下deCODE基因公司的科学家们展示了通过结合序列多样性和RNA表达的数据,测量出迄今最大规模血浆中大量蛋白质的水平,以深入了解人类疾病和其他表型。  deCODE基因公司的科学家们使用了血浆中的5000种蛋白质,这些蛋白质以群体规模的多重平台为目标,以解开它们的遗传决定因素以及它们与人类疾病和其他特征的关系。  利用技术平台“SOMAscan”的蛋白质组学测定法测量的血浆蛋白质水平,deCODE基因公司的科学家们测试了2700万个序列变异与35559名冰岛人血浆中4719种蛋白质水平的关联。他们发现了18084个序列变异与蛋白质水平之间的关联,其中19%与通过全基因组测序确定的罕见变异相关。总体而言,93%的关联是新颖的。此外,他们分别基于“SOMAscan”方法和基于抗体的OLINK精准蛋白质组学分析,从现有最大的血浆蛋白质组学研究中重复了83%和64%的报告关联。  科学家们测试了血浆中蛋白质水平与373种疾病和其他特征的关联,并产生了257490个这样的关联。他们整合了序列变异与蛋白质水平、疾病和其他特征的关联,发现已报告的与疾病和其他特征相关的大约5万个变异中的12%,也与蛋白质水平相关。  deCODE基因公司首席执行官、该论文的资深作者之一凯瑞斯蒂凡森表示,蛋白质组学可以帮助解决遗传研究中的一个主要难题:确定哪个基因负责序列变异对疾病的影响。此外,蛋白质组还提供了一些时间相关的测量方法,因为血液中的蛋白质水平会随着事件发生和发生的时间而上升和下降。
  • 多国实施全基因组分析计划
    p style=" TEXT-ALIGN: center" img style=" WIDTH: 500px HEIGHT: 300px" title=" 20159795562860.jpg" border=" 0" hspace=" 0" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201509/noimg/6c6ac7b1-a85f-479c-a0ae-1a351b7f6b30.jpg" width=" 500" height=" 300" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" strong 英国计划到2017年对10万人进行基因组测序( /strong 图片来源:Sergey Nivens) /p p   美国加州一对龙凤胎出生后,他们的父母非常忧虑:两个婴儿不仅发育缓慢,而且肌肉松软无力。大脑扫描结果显示,男婴或存在大脑性麻痹 然而医生对造成女婴震颤和癫痫的原因却不清楚。一连串的检测均未能确诊两名婴儿的病因,当两名孩子5岁时,开始服用左旋多巴(用于治疗帕金森氏症的一种药物)进行治疗,然而该药物疗效有限。 /p p   直到2010年,这对双胞胎14岁后,全基因测序才结束了他们的病因诊断之旅。测序结果发现,参与墨蝶呤还原酶(这种酶参与生成神经递质多巴胺和5-羟色胺)基因编码的一个基因产生了一对突变。医生在临床治疗中加入了5-羟色胺之后,男孩的运动能力增强了,女孩也不再受到突然的、让人喘不过气的痉挛的折磨了。 /p p    strong 国家基因工程 /strong /p p   类似的病例激发了科学家进一步探索基因疗法的雄心。实际上,由于基因测序可以探查到与特定疾病相关的基因,该疗法正在成为一种日益受欢迎的诊断方法。但这种测序通常很难给出诊断结果,因为它们往往聚焦于部分基因组序列的已知基因。诸如上述双胞胎案例,研究人员和临床医生需要进一步对一个人的全基因组序列进行检测,才能发现致病基因。当前,全基因组测序仅用于个别案例,但是许多大规模计划正考虑把全基因组分析纳入常规医疗保健体系。 /p p   英国就是其一。通过10万人基因组计划(该项计划于2012年发起,并得到首相戴维· 卡梅伦的支持),该国已经在基因医学方面迈出了一大步。 /p p   作为3亿英镑计划的一部分,10万人基因组计划到2017年将对被纳入英国国家医疗服务系统(NHS)的10万名癌症患者、罕见病患者以及传染病患者进行全基因组测序。该计划的目标是通过把疾病和精确的基因特征相关联,从而根据患者的个体需求提供精准治疗,最终刺激英国基因组学产业的发展。 /p p   由国家资助的、一体化的英国医疗卫生系统对于开展如此大规模的基因医学研究非常理想,牛津大学医学研究专家John Bell说,他也是基因组学英格兰公司的理事之一,该公司是NHS下属的一家旨在管理和运行10万人基因组计划的公司。NHS已经拥有大量个人临床信息,把这些信息和详细的基因组数据结合,将更有利于在医学和基因之间的联系上获得重要发现。现在,证明全基因组分析有助于诊断疾病的证据已经越来越多,长远来看,这项计划的目标是让全基因组成为NHS常规记录的一部分,Bell说。 /p p   然而,在实现这一愿景之前,10万人基因测序计划仍须跨越一些障碍。除了提取和测序大量个人基因的烦琐任务外,还存在辨别哪些基因突变会导致疾病、哪些突变是有害的等诸多问题,回答这些问题将需要处理海量数据,且耗时漫长,因此也需要专业公司设计出更先进的软件。 /p p    strong 发展势头强劲 /strong /p p   冰岛是首个对其公民实施大规模基因分析计划的国家。很多国家随后也开展了同样有着明确目标的计划:把公民健康和基因组测序相联系。在美国,“精准医学计划”打算对100万名志愿者进行基因测序,而正在酝酿的“百万老兵计划”目标也是在美国退伍军人之间开展类似的计划。其他正在进行类似项目的国家还包括加拿大、澳大利亚、日本、韩国、新华坡、泰国、科威特、卡塔尔、以色列、比利时、卢森堡和爱沙尼亚。 /p p   但英国的10万人基因工程发展势头最为强劲,该工程已经注册了3500名罕见病患者、2000名癌症患者,该工程共计划招募约7.5万人。最终招募的罕见病患者与其亲属将包括5万人,由于80%的罕见病会遗传,所以该项目将会对罕见病遗传者(通常是孩子)和与血缘关系最近的亲属进行基因组测序。其他的2.5万人将包括癌症患者,他们的基因组序列将会进行两次检测(肿瘤DNA将会被用于和该患者的正常细胞作对比),从而让测序总量达到10万人次。 /p p   该项目的目标是,希望可以让参试者受益于临床分析,而且他们的基因组数据还会对全社会的患者贡献价值。比如,医生通过把一名患者的前列腺癌症基因和英国基因数据库中的数据作对比,可能揭示出该病背后的具体基因模式。医生可能会找出具有同样基因模型的其他患者,然后了解哪些药物和程序对患者有益。 /p p    strong 寻找合作伙伴 /strong /p p   现在,基因组学英格兰公司正在为基因检测过程中的各个步骤——从提取DNA样本到分析基因组——寻找行业合伙人,总部位于加州圣迭戈的测序设备生产商Illumina公司就是合作者之一,该公司正在进行基因测序以及区分基因变异(即识别变体)等工作。该公司目前仍在位于英国小切斯特福德的分公司从事这项工作,但随着该项目规模日益扩大,未来数月,相关测序仪器将会被运往欣克斯顿威康信托基金会基因组校园。 /p p   Illumina正在利用高通量测序处理提取的DNA样本,以获得As、Ts、 Cs和Gs等DNA构建模块短片段的字符串。这些片段会通过运算被组合成一个一个连续的序列,然后科学家会通过生物信息学把这些生成的全基因组和人类参照基因组(由国际基因组参照序列合作体持续更新的一个人类基因组的典型范例)进行对比。其目的是发现和这个范例不同的每一处偏离:即每个基因变异。 /p p   为了识别这些变异,Illumina团队将使用该公司的艾萨克工作流—— 一种计算基因序列和识别变体工具的开放源代码——辨别每个基因组潜在的成千上万个变异中哪种变异与个体疾病相关联。基因组学英格兰公司将会对位于科舍姆安全数据中心的全部10万份基因组样本的序列和变异进行收集与分析。但是这家NHS下属的公司还要决定在这一过程中采用哪些软件:在选择最终用于该计划的软件之前,该公司将和Illumina等科研机构合作,以验证、测试以及提高现存的许多变体识别算术公式。 /p p   当前,Illumima公司已经对10万人基因工程中的3000多个基因组进行了测序,现在每天仍在进行更多的测序工作。“对于各种分析结果,公司将会收集和报告在DNA具体部位发现的不同种类的胚胎和体细胞变异。”该公司人口测序计划执行经理Peter Fromen说。这些变异可能包括插入或删除部分核苷酸,或是用一种核苷酸替代另一种核苷酸。此外还包括结构变异,比如一个基因复制数量的变化。 /p p    strong 亟待软件创新 /strong /p p   在此项工程中,每个变异都会被拿来和现有变异数据库中的数据进行对比,这些数据库包括诸如核苷酸多态性数据库(dbSNP) 美国国立卫生研究院下属的一个短基因变异数据库 编纂了全球人类基因变异目录的国际研究计划 外显子组聚集联盟(ExAC)数据库 外显子组测序数据集等。由于该工程工作量极大,参与考量的10家最顶尖的公司将负责为该项目的首批8000名患者提供评注以及解释类的服务工作。目前基因组学英格兰公司已经把中标公司缩减到了其中的4家,并要求这些公司通过相关测试阶段,并达成一项协议。 /p p   据悉,剑桥的Congenica和加州的Omicia公司将分析罕见病基因 加州的Nanthealth公司将分析癌症基因 马萨诸塞州坎布里奇市的WuXi NextCODE公司将分析癌症和罕见病两者。加州圣迭戈的Cypher Genomics公司和与其合作的马里兰州的Lockheed Martin公司将成为保留的候选公司。这些公司此前均有相关领域的工作经验。 /p p   这些公司都将使用高性能计算机解释基因数据,并将在基因组学英格兰公司的安全数据中心工作,对数据进行分析。它们的宗旨是提供自动化服务,因为当前解释下一代测序数据在很大程度上仍要采取手动程序,这一过程须耗费大量时间。因此,每个公司都会带来其自有的、不同的专业知识和经验,以处理这些棘手的解读问题。 /p p   NHS并不擅长技术创新,Bell说,但基因组学英格兰公司在这一方面具备改革能力。对该公司来说,整个10万人基因组计划的目的是为临床医学提供答案。但是在诊断资料解析抵达医生和患者之前,科学家团队和临床医师需要分析这些数据。目前,10万人基因组工程已经进行了一系列活动,这对全基因组学领域的发展可能是有力的促进因素。它将会带来许多商业和学术机遇,可能会让基因医学最终实现其众望所归的前景,为受疾病折磨的患者带来益处。 /p
  • 我国科学家开发高效基因组序列分析工具
    人类的疾病易感性和生理特征等常见性状的差异,往往由DNA序列变化造成,这些DNA片段缺失、增加、异位等变化被统称为遗传变异。全基因组关联研究(Genome-Wide Association Study,GWAS)是通过比对大量人群的遗传信息,利用统计学检测遗传变异和性状之间关联性的方法。西湖大学的研究团队开发了可用于百万级生物样本库的全基因组关联研究的分析工具,相关成果在《Nature Genetics》发表,题为:A generalized linear mixed model association tool for biobank-scale data。  随着近年来十万级、甚至百万级大型生物样本库的出现,目前的GWAS分析工具已不能满足数据分析的需求。该研究团队开发了一款高效的广义线性混合模型,克服了传统分析工具耗时长等缺点,并且对硬件的要求较低。研究人员通过对包含两百万人的模拟样本进行分析,发现这种工具预算效率最高时可达已有技术的36倍。利用这种工具分析英国生物样本库中的2989个疾病相关性状也验证了其稳健高效的特征,研究人员已将所有的关联分析结果共享到在线数据平台上以供生物医学类研究参考。  此项成果不仅为超大型生物样本库关联分析研究提供了有力工具,也为揭示人类复杂疾病遗传奥秘带来了新希望。  注:此研究成果摘自《Nature Genetics》,文章内容不代表本网站观点和立场。   论文链接:  https://www.nature.com/articles/s41588-021-00954-4
  • 国内首个全基因组测序临床研究在沪启动
    p   儿童罕见病诊断领域10日率先启动创新型临床研究项目,将系统地评估全基因组测序在不明原因智力落后/发育迟缓、多发畸形等罕见未确诊儿童患者中的应用指征及诊断效果,通过临床表型和基因型关联统计分析我国临床应用和共识,进一步规范和指导全基因组测序在儿科临床应用、实验室的检测及报告,并构建我国儿童遗传疾病检测基因组数据库。 /p p br/ /p p   项目由中国医师协会医学遗传医师分会、上海交通大学附属新华医院和中南大学湘雅医院共同发起,其中新华医院亦是上海市罕见病诊治中心。 /p p   “基因测序已经经历了两个阶段,即一代的基因芯片和二代测序。此次推动的将是真正的全基因组测序。” 这一项目负责人,新华医院儿科专家、上海儿科研究所分子平台负责人余永国教授说,“单基因、全外显子、基因芯片等现行的基因测序方法在临床上仍然无法对一些罕见病做出明确诊断,有患者要耗费3、5年经过7次基因检测才能确诊,而全基因组测序可以检测出此前无法检测的复杂的基因组结构变异等。这一技术如果在临床上的应用,有望大大提高罕见病的诊断。 /p p   “为儿童罕见病诊断,提供全基因测序是一件非常严谨的事情。即便是患者材料的审核都非常关键,新华医院目前严格执行相关方案,这些方案都经过医院伦理委员会的严格审批。”余永国介绍,“根据方案,应由临床医生筛查临床资料,由实验室重分析测序数据,由此才能保证实验的科学性和可行性。” /p p   目前阶段,在罕见病诊疗中,诊断更重于治疗。目前全球范围内已确认的罕见病种约6000至7000种,约有80%的罕见病是由遗传缺陷所致,其中一半的罕见病患者在出生时或者儿童期即发病,但大部分罕见病的成因目前尚不明确。 /p p   项目将探索通过全基因组测序和数据解读,明确遗传性疾病的发病机制,筛选鉴定疾病诊断的生物标记物和药物靶点,为更精准的个性化治疗方案提供理论基础和研究数据。并以此为基础,建立临床应用标准和共识,指导各医院的儿科临床应用,提高儿科医生诊疗儿童罕见病的整体水平。最终,逐步构建中国儿童遗传疾病检测基因组数据库。 /p
  • 对这个佛蒙特州人来说,测序全基因组解决了一生的痛苦
    对Greg Merhar来说,测序全基因组的决定结束了他这一生的疼痛原因诊断。他的妻子,Debra Leonard博士,最近带头进行了佛蒙特大学(UVM)的一项试点研究,对73名大学教职员的基因组进行测序。十三年前,第一个人类基因组的测序花费了近30亿美元。如今,每个基因组的成本已急剧下降至接近1,000美元,因此在不太遥远的未来,这对患者而言可能是一种越来越普遍的工具 – 这正是佛蒙特大学最近的一项试点研究的课题。Debra Leonard博士,佛蒙特大学的病理学主任,希望研究一下:当了解一个人的基因信息后将如何影响人们的健康和幸福。关于遗传信息能如何显著地改变一个人的生活,她也有着切身体会:通过测序全基因组,她的丈夫终于能够确定造成他40年严重疼痛的疾病。Leonard领导了一项试点研究 – 这是与UVM医学院和UVM医学中心的联合项目,其中73名大学医生和领导自愿测序他们的全基因组。“这个项目是有些独特的,因为我们希望以医学上适当的方式处理许多人的基因组,”Leonard说。“我们希望确保他们在签知情同意书之前进行遗传咨询,知道他们同意做什么。”Leonard是一位分子病理学家,已经做了24年的基因检测。她目前正努力将多种类型的检测带到佛蒙特大学。“三年前,我来到这里担任病理学和检验医学的主任,我的理想是实施更广泛的基因组测序,用于佛蒙特的临床护理,”Leonard说。她开发了一个项目,在患者的肿瘤上开展基因检测以诊断癌症,并预测患者的预后。另一项检测是筛查患者,看看他们是否存在某些遗传性癌症的风险。还有一个项目是检测某些患者,预测他们对不同治疗方法的反应 – 这可以帮助医生确定他们开的药适合这个人。不过,她最近的试点项目走得更远。所有DNA的路线图Leonard建立了一个“了解你的基因组(Understand Your Genome)”工作组,其中73名UVM教职工自愿测序他们的全基因组。这项检测将分析每一个基因 – 人类基因组中有超过30,000个基因 – 看看参与者是否有可以跟踪处理的遗传风险或疾病。“了解你的基因组计划”是由遗传分析公司Illumina开展的。但Leonard希望不仅仅是向人们提供与他们基因有关的海量数据,她希望做得更多。她设计了在测序前和测序后与遗传咨询师交谈,以确保参与者就他们可能收到的信息——无论好的、坏的和含糊的——都能获得适当的指导 。Leonard在这一领域工作了二十多年,但她对全基因组检测能带来怎样的惊喜也有切身的感受。她和她的丈夫Greg Merhar在2014年的圣诞节给了彼此一份独特的礼物:他们每个人都进行了全基因组测序。Merhar的Illumina报告中强调了三个“意义不明、但可疑的”基因变异。其中一个突变是在引起家族性地中海热(FMF)的基因中。Merhar认为,这是极为不可能的,没有任何医生想过检查这种疾病。“我有金色的头发和蓝色的眼睛,而家族性地中海热通常与阿拉伯人、土耳其人、亚美尼亚人、西班牙裔和德裔犹太人相关,”他说。最好的圣诞礼物近40年来,Merhar一直忍受着持续的关节疼痛和腹部疼痛。“我做过核磁共振和X射线检查,在我的跟腱中注射过可的松以及各种各样的东西,”Merhar说。于是,他开始阅读与FMF基因有关的东西,发现它与身体如何调节炎症有关。他意识到,这可能是他的关节突然发作和疼痛永远得不到解决的原因。他着实花了一些力气,最终说服一名风湿病专家给他开了治疗FMF的药物处方。“坦白地说,我在一个周五晚上吃了药,到了周六上午,我感觉比过去几年好多了,”Merhar说。“过了三四天,我意识到这些年我有多么痛苦。所有这一切都消失了。”这是一张Merhar基因组的快照,显示出引起他疾病的FMF基因变异。顶部的数字显示了他的300万个核苷酸碱基对中发生的突变。这么多的数据需要分析!测序基因组让Merhar花了5,000美元,他说这是他花过的最值的钱。“在吃了几个星期的药后,一天早上我躺在那里,我记不起任何部位的疼痛。而实际上我的跟腱已经缩小了很多,现在我的鞋子比以前小半码。”了解也不一定能解决问题自去年以来,测序的成本已经下降至接近1,000美元。这与13年前一个国际科学家团队花费近30亿美元测序第一个人类基因组相去甚远。几十年来,医学界已经知道某些基因与特定疾病相关联,并且能够检测患者的那些变异。不过,“像这样的情况是比较新的,我们实际上是在测序表面上健康的人。”哈佛大学的医学遗传学家Robert Green博士这样说。“因为我们一直在问,我们在他们基因组里发现的东西在他们的生命进程中是否能在医学上对他们有用?我们是否能找到疾病的风险因素而让我们能够采取应对措施?”Green说。Green最近与佛蒙特大学的教职员志愿者交谈,他们作为“了解你的基因组计划”的一部分,测序了他们的基因组。他说“基因组测序对一般公众而言是不是一种合适的筛查方法,我认为现在还没有定论。”未知的东西会不会伤害我们?在73名最近接受筛查的UVM教职员中,6个人收到消息,他们携带了一个可能预示着严重疾病风险的变异。现在有几千种可检测的不同遗传性疾病。不过即便如此,还是有大量的基因变异,并非所有问题都能回答。例如,Leonard说,在科学家鉴定出导致囊性纤维化的基因之后,他们意识到,该基因中有许多、许多的变异。“携带这些变异的人并不总是出现全面爆发的肺和胰腺囊性纤维化,”她说。“他们可能患有慢性支气管炎,可能有慢性鼻窦炎,也可能是不育的。”目前有一系列疾病,它们与引起囊性纤维化的基因存在关联,Leonard说。“我们正在不断了解我们的基因组信息如何发挥作用。”Green认为,在某些情况下,测序一个人的全基因组可能揭示恐怖信息,而科学还没有足够的了解去应对。“试想一下,”Green说。“假设你的致病基因中有一个突变,但放在你面前的那份文档根本无法确定你的风险是增加了一点点,增加了中等量,还是增加了很多……这的确让你和你的医生处于非常尴尬的境地。”但是,科学家每天都在学习有关基因的新信息。迄今为止,全世界已有数百万人进行了基因组测序而作为研究项目的一部分,但那些人并没有拿回他们的信息。只有几千人 – 包括佛蒙特大学的73人 – 测序了基因组,并收到了临床报告。当然,这种情况正在迅速改变。来源:VPR
  • 人类全基因组同步分析方法诞生
    德国马普分子遗传学研究所和柏林夏洛蒂医科大学医学遗传学研究所的科学家们成功发明了一种新分析方法&mdash &mdash &ldquo 外显子组序列世系过滤法&rdquo (descent filtering of exome sequence),该方法可以同时分析人类基因组的所有基因。   该方法首次应用于柏林一个家庭的三个孩子身上,他们患有罕见的智力缺陷遗传病&mdash &mdash 马布里综合症(Mabry Syndrome)。研究利用高通量测序方法从整个基因组找出了22000个基因,解码它们的序列并检查突变位点。最终,运用新的生物信息学分析方法,科学家将突变的数量限制到2个,而其中一个突变(PIGV突变)是最终导致马布里综合症发生的原因。马普分子遗传学研究所的Michal Ruth Schweiger形容这项工作就像&ldquo 大海捞针&rdquo 。PIGV基因发生了突变,导致某些蛋白质功能丧失,比如,使得碱性磷酸酶不能够与细胞膜表面结合。   相关论文发表在8月29日出版的《自然&mdash 遗传学》杂志上。这种新的基因组分析方法使得对极其罕见疾病中基因突变的鉴定成为可能,并向个性化的分子药物研发迈出了重要的一步。   相关方法:外显子组序列世系过滤法   完成人:斯蒂芬· 蒙德洛斯课题组 彼得· 罗宾逊课题组   实验室:德国马普分子遗传学研究所 柏林夏瑞蒂医科大学医学遗传学研究所 柏林-勃兰登堡再生疗法中心 荷兰圣&bull 瑞德邦德大学医学中心人类遗传学系 柏林夏瑞蒂医科大学医学免疫学研究所 日本大阪大学微生物疾病研究所免疫控制系 加拿大多伦多大学实验室医学与病理学系 澳大利亚悉尼大学分子与临床遗传学系
  • 基因组所完成鲤鱼基因组初步测定分析
    近日,中国科学院北京基因组研究所运用新一代高通量测序技术以及高性能的生物信息分析,完成了鲤鱼基因组初步测定与分析工作,获得了鲤鱼基因组高覆盖的基因组数据。&ldquo 鲤鱼基因组计划&rdquo 是基因组所与水产生物应用基因组研究中心和黑龙江水产研究所联合开展的研究项目,目前项目进展顺利,是我国鱼类第一个全基因组测序计划,也是世界上第一个鲤科经济鱼类基因组计划。   本项目主要依托于基因组所基因组及生物信息学平台第二代高通量测序仪进行测序分析工作,该平台拥有13台新一代高通量测序仪(SOLiD、Solexa和 454测序仪)、3台3730xl,1台3130xl的测序规模,拥有超过10万亿次/秒的计算能力和大于1000TB的存储。目前已经完成部分454shotgun文库段测序,总体数据已经达到4乘的覆盖度,完成部分组织转录组的工作,为基因组注释提供参考。目前该项目正在加紧进行生物信息学的分析,预计将比计划提前完成鲤鱼基因组框架图的工作。   科学家希望通过鲤鱼基因组测序及其序列分析,为研究养殖鱼类的生长、发育、繁殖、遗传变异、疾病、与环境的相互用(包括抗逆能力)及其遗传改良提供重要的参考甚至指导信息。通过鲤鱼基因组的研究,可以获得与经济性状相关的基因,与疾病的发生及免疫相关的基因等,为鲤鱼的遗传育种提供基础。   随着人和其它主要动植物基因组的破译,模式动物和经济动物基因组计划方兴未艾,越来越多的鱼类被提上议程,世界各国的科学家相继完成了一些鱼类的基因组测序和分析工作,大都以本区域或者本国的鱼类产品为主,例如日本完成的青鳉鱼,挪威和加拿大共同完成的大西洋鲑等。作为我国鱼类中分布最广、品种最多、产量最高的鲤鱼基因组计划的开展,是我国水产科研步入现代科学先进行列的标志性事件,将对我国乃至世界水产业的发展产生重要的影响。
  • 来自8个国家的科学家完成食管鳞癌全基因组测序图谱
    食管鳞癌的发病率在不同地区间差异巨大【1】 ,过去认为不同地区间的生活习惯特征及环境因素差异可能是食管鳞癌的相关风险因素【2】 ,但这些因素均不足以解释食管鳞癌的发病率差异【3】 ,亟需探索其背后的机制及原因。2021年10月18日,英国Wellcome Sanger Institute的Michael R. Stratton教授研究组在Nature Genetics上发表题为Mutational signatures in esophageal squamous cell carcinoma from eight countries with varying incidence的研究论文,基于来自8个国家的552例大队列食管鳞癌患者的血液样本,采用全基因组测序系统揭示了食管鳞癌的突变谱。结果表明,食管鳞癌突变谱在多个国家中较为相似。有趣的是,虽然吸烟、酒精等危险因素表现出特异的突变指纹,但对整体突变负荷影响较小。相反,作者发现APOBEC相关突变约占整体突变负荷的四分之一,可能是食管鳞癌发生发展的潜在重要因素。在这项研究中,研究者采集了来自巴西、中国、伊朗、日本、肯尼亚、马拉维、坦桑尼亚、英国的552例食管鳞癌患者的血液样本,并利用全基因组测序全面表征其突变谱。整体上来说,突变负荷存在一定异质性,其中单碱基突变(single-base substitution,SBS)范围为1191至62240(中位:10709),双碱基突变(doublet-base substitutions,DBS)范围为2至260(中位:35),插入/缺失(indel, ID)突变范围为27至64358(中位:753)。重要的是,排除超突变等离群值后,不同国家之间的突变特征差异较小。研究者进一步利用SigProfilerExtractor算法提取了de novo突变指纹,其中大部分可在Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC) 【4】 中找到参考。有趣的是,6条COSMIC参考指纹可解释80%的食管鳞癌突变负荷(包括SBS1、SBS2、SBS5、SBS13、SBS18、SBS40)。其中,SBS2和SBS13可能与APOBEC胞嘧啶脱氨酶家族活性有关,并存在于大多数样本中(88%和91%),且约占整体突变负荷的25%,表明APOBEC可能与食管鳞癌的发生发展密切相关。研究者深入探索了APOBEC相关突变是否是克隆性的,发现APOBEC更常见于亚克隆。为了探索食管鳞癌的驱动突变,研究者共鉴定了38个基因,包括已知的食管鳞癌驱动程序(例如TP53、CDKN2A、PIK3CA、NFE2L2、NOTCH1)。其中,最常见的突变基因是TP53(占比91%)。在饮酒者及对照的TP53精细分析表明,饮酒与SBS16特征谱的突变富集有关。研究者进一步探索了突变负荷和已知食管鳞癌风险因素的关联。回归分析表明,吸烟与DBS2、ID3和de novo单碱基突变SBS288I有关,饮酒和SBS16 和 ID11相关。研究者进一步分析了APOBEC和食管鳞癌风险因素之间的关联。结果表明,常见风险因素如吸烟、酒精等与APOBEC无显著关联。此外,研究者还分析了食管鳞癌和胚系突变的关联,发现APOBEC3区域的30-kb缺失、酒精代谢酶ALDH2胚系突变、BRCA2胚系突变有一定相关性。综上,这项工作基于大样本、多队列的全基因组测序,相对全面地覆盖了不同发病率、不同危险因素偏好的食管鳞癌人群,揭示了APOBEC 驱动突变是大多数食管鳞癌发生发展的重要因素。重要的是,这项工作表明,不同地区间的食管鳞癌发病率差异不能被吸烟饮酒等危险因素相关的基因突变所解释,而APOBEC的突变情况才是关键因素。原文链接:https://www.nature.com/articles/s41588-021-00928-6
  • Illumina和梅里埃合作进行细菌性感染的全基因组测序服务
    p   抵御抗生素耐药性意味着临床医生们需要小型工具来鉴别出哪种感染是细菌性的,以及引发感染的细菌种类,同时还要揭示出这些细菌对于多种抗生素是否是敏感性的。近日,Illumina公司和生物梅里埃公司(bioMerieux)就通过联合研究推出了一项全基因组测序服务,目的在于改善医源性感染的控制和流行病学的监测。 /p p   该服务被称之为EpiSeq,其可以帮助阐明细菌的特性,来帮助医院更好地理解和细菌毒力及耐药性相关的遗传标志物,同时还可以帮助阐明细菌如何传染,对于后期进行流行病学的监测或提供一定的帮助 测序就可以帮助建立不同传染源特性之间的关联,以便可以确定菌株传播的大事件同时便于对其进行监测。 /p p   Illumina公司CEO Jay Flatley表示,我们很高兴可以同生物梅里埃合作来提供最前沿的研究,新一代的基因组测序技术可以帮助我们在全基因组的基础上对引发感染性疾病的细菌进行特性分析,而随着抗生素耐药性细菌的不断增多,当前的技术或许并不能及时地为公众健康保驾护航。利用这种新型服务,医院就可以将相关的细菌分离毒株传输至生物梅里埃公司装配有Illumina公司MiSeq测序仪的实验室进行分析,随后的测序数据将会被储存至一种安全的云平台中,这些数据同时还会通过生物梅里埃公司的数据库和软件进行分析,最终的结果会阐明感染性病原体的基因组特性以及相关的遗传突变体。 /p p   这项服务是两家公司从2014年11月份开展微生物测序应用的以来的首个服务类型,其将会首先在欧洲推广,其次是北美和亚洲 最开始的服务目录中包括对金黄色葡萄球菌的测序服务,随后将会扩大至和人类机体细菌性感染的多个细菌菌株。 /p p   生物梅里埃公司的主席Jean-Luc Belingard说道,我们非常高兴可以成为在细菌流行病学领域向消费者提供创新性测序解决方案的首个公司,目前公司的EpiSeq服务可以帮助解决主要的公众健康挑战,帮助抵御感染性疾病及抗生素耐药性的发生。EpiSeq服务的发起或将为后期同Illumina公司进行更深入的合作来讲新一代测序技术应用于细菌基因组测序奠定坚实的基础。 /p
  • 浙江省分析测试协会立项《大豆转基因序列检测 高通量全基因组测序法》等两项团体标准
    各相关单位:根据国家质检总局、国标委、民政部《团体标准管理规定》和《浙江省分析测试协会“浙江测试”团体标准管理办法》的有关规定,浙江省分析测试协会于2023年12月组织专家对《大豆转基因序列检测 高通量全基因组测序法》、《玉米转基因序列检测 高通量全基因组测序法》“浙江测试”团体标准进行立项论证,符合立项条件,现批准立项。请申报单位严格按照浙江省测试分析协会团体标准工作要求及专家意见,尽快组织相关单位进行标准编写,强化编制质量管理,确保按期完成编制任务。为使各立项标准的制定更具广泛性、更科学合理,欢迎与本标准有关的企业、科研机构、高等院校等相关单位加入标准的起草制定工作,有意参与标准起草制定工作的单位请与协会秘书处联系。联系方式:胡勇平 0571-85157210 zjtest@126.com协会地址:浙江省杭州市西湖区体育场路508号地矿科技大楼439/436 江省浙江省分析测试协会2023年12月8日计划公告-浙江省分析测试协会关于发布第十七批团体标准立项的公告.pdf
  • 世界罕见病日:Sophia与全基因组测序的故事
    p & nbsp /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/3ebb095c-b9a8-49dd-9648-61cd6b7d4af7.jpg" title=" 1.jpg" / /p p   Sophia 和她的家庭为确诊疾病花费了数年的时间。最终,Illumina iHope网络的临床全基因组测序(Clinical Whole Genome Sequencing,cWGS)为他们找到了一个新发突变。观看视频,倾听她的父母、她的遗传学家-贝勒医学院 Christian Schaaf博士、以及Illumina科学家John Belmont博士分享在漫漫求医路之后最终找到答案的意义。 /p p   Sophia出生于2006年夏天,父母发现她不同于其他婴儿,他们开始了漫长的求医道路,遗传学家、儿童神经学家、遗传咨询师、发育专家会诊、智力测试、生长指标评估、CAT,MRI等等检测......随着Sophia的一天天成长,走了一家又一家的医院,没有一位医生能够给出答案:Sophia到底是怎么了? /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/bd1a6e8d-f0be-44df-9fe1-1573fc392302.jpg" title=" 2.jpg" / /p p   面对未知的黑洞,Sophia一家曾一度放弃继续寻找,直到2016年7月,他们再次鼓起勇气,报名了Illumina全基因组测序计划-iHope,通过这项计划,他们可获得免费的临床全基因组测序服务。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/799882f8-5d5c-47e2-a016-2eeae2769421.jpg" title=" 3.jpg" / /p p   Illumina科学家John Belmont博士为Sophia的父母解答了iHope网络成立的意义:联合测序检测实验室,医疗机构,帮助那些家庭经济能力有限的儿童接受临床全基因组测序。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/83f0a5b4-0033-4e7b-bf2a-7bf80aa91154.jpg" title=" 4.jpg" / /p p   Sophia的遗传学家,贝勒医学院Christian Schaaf医生在获得全基因组测序 (cWGS) 报告后,确认了Sophia发生了WUDR45基因的新发突变,是一种罕见的神经退行疾病。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/e3fc7fbc-d1b0-4305-831d-e8abaaa58bf2.jpg" title=" 5.jpg" / /p p   “这个检测报告对患者非常重要,不仅是获得答案,更能帮助实验室及医疗机构关联其它类似家庭,关联研究进展,与正在开发潜在疗法的研究人员联系。” Schaaf医生说。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/8eac590c-63a5-4f06-a8f5-ddaed3ed0461.jpg" title=" 6.jpg" / /p p   正如Sophia的妈妈所言:“我们非常感恩,在没有答案之前,我最担心的是她会突然离开我们。而现在,我感到安慰,因为我们并不孤单,若没有基因测序,我们将无法接触到这么多其它家庭,获得了很多的帮助,并鼓励我们坚持下去,我们改变了对生命的看法。” /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/8abadfb0-50f3-4fcf-bf02-db462507e1d1.jpg" title=" 7.jpg" / /p p 您知道吗? /p p strong · /strong 罕见病日的意义在于提高公众的认知,提升决策者对罕见病及其所影响的患者生活的关注。 /p p strong · /strong 一个罕见病家庭平均需要花费8年的时间才能获得确切诊断 — 在这段时间中,他们至少经历了10个专家以及可能三次以上的误诊& nbsp 1。 /p p strong · /strong 80%的罕见病有确定的遗传起源& nbsp 1,而其余可能为感染(细菌或病毒),过敏或环境影响,或是退行性或增生性病变的结果。 /p p strong · /strong 罕见病患者中,约50%是儿童,30%的患儿活不过五岁& nbsp 1。 /p p strong · /strong 仅有5%的罕见病获得了FDA授权的药物治疗许可& nbsp 1。& nbsp & nbsp /p p 1文献来源:Global Genes& reg 报告, RARE Diseases: Facts and Statistics /p p 观看Sophia的爱的故事,为这个勇敢的家庭加油 /p script src=" https://p.bokecc.com/player?vid=E70D615382AD2C949C33DC5901307461& siteid=D9180EE599D5BD46& autoStart=false& width=600& height=490& playerid=2BE2CA2D6C183770& playertype=1" type=" text/javascript" /script p br/ /p p span style=" color: rgb(255, 192, 0) " strong 关于Illumina /strong /span br/ /p p   作为全球基因组学领先者,Illumina为科研,临床,以及应用市场提供全面的新一代测序解决方案。Illumina技术已经产生了全球超过90%的测序数据。* 通过合作创新,Illumina开启了肿瘤,生育健康,遗传疾病,微生物,农业,法医等各个领域的突破性进步。 /p p br/ /p p span style=" color: rgb(255, 192, 0) " strong 关于iHope /strong /span /p p   iHope网络于2016年12月由Illumina宣布与加州儿童基金会(Foundation for the Children of the Californias)、罕见基因组学研究所(Rare Genomics Institute)、加州大学旧金山分校贝尼奥夫儿童医院(UCSF Benioff Children’s Hospital San Francisco)合作发起,提供免费cWGS检测,帮助面临罕见未确诊疾病的儿童找到答案。 /p
  • 半小时完成新冠病毒全基因组分析
    p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 当前,针对新型冠状病毒的主要检测技术有免疫、PCR和高通量测序(NGS)三类,其中免疫和PCR方法是一种定向检测,可以对病毒进行筛查,适合对患者标本中是否存在病毒进行诊断。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 高通量测序作为一种全面的基因组检测技术,虽然它可以有效防止病毒变异产生的漏检,但因实验流程耗时长,操作繁琐,尤其是建库环节步骤繁琐,需要多次转管和移液操作,致使其推广应用受到限制。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 基于此,杰毅生物 span style=" text-indent: 2em " 、浙江省疾控中心、阿里达摩院医疗AI团队一同联手,研发出中国首台宏基因组全自动建库设备Cubics。据悉,该平台是不同于核酸检测方法的全基因组检测技术,借助AI算法对基因数据的海量分析处理能力,能对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列分析比对;同时配备基于自主研发的CNAD技术(CRISPR等温检测法)研制的针对新型冠状病毒的试剂盒。并且,该检测试剂盒不依赖PCR仪器,能快速有效地解决医院单位现场反应需求,实现快速寻找病原,并进行感染诊断。 /span /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 不过,因全基因组检测技术是对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列对比,每次测序过程会产生海量的数据,其前处理和数据分析都非常费时费力。为此,该平台还借助阿里达摩院的AI算法加持,在序列比对过程中,对算法增加了分布式设计。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 据了解,与传统新冠肺炎的分析检测,该平台至少能够节省8个小时的分析检测时间,仅需半小时就能将疑似病例完成新冠病毒全基因组分析,可以实现快速精准捕捉变异后的病毒序列,二级结构及三维结构,进而精准检测变异病毒,大幅提高疑似病例的确诊速度。 /p
  • 替代核酸检测?浙江疾控上线全基因组检测分析平台,“新冠”疑似病例将被更快确诊!
    p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 2月1日,浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台。利用阿里达摩院研发的AI算法,可将原来数小时的疑似病例基因分析缩短至半小时,大幅缩短确诊时间,并能精准检测出病毒的变异情况。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 该平台采用不同于核酸检测方法,而是以一项全基因组检测技术,对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列分析比对,能够有效防止病毒变异产生的漏检,大幅提高疑似病例的确诊速度和准确率。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 阿里巴巴达摩院称,未来,这项AI算法还将用以支持疫苗与药物的研发。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 375px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/uepic/f06d0413-7c1c-4e26-831a-56cf72b55a2a.jpg" title=" 1.jpg" alt=" 1.jpg" width=" 500" height=" 375" border=" 0" vspace=" 0" / /p p strong & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 核酸检测的效率和缺陷 /strong /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 全国新型冠状病毒肺炎疫情依然严峻,快速精确的诊断,对疫情控制尤为重要。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 目前,主流检测手段为核酸检测方法,原理是比对疑似病例的核酸构成跟病毒的核酸构成,完全对上就可以确诊。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 这项技术相对成熟,但由于新型冠状病毒生物安全等级较高,为防止泄漏和操作人员感染,大量自动化过程改由纯手工操作,导致实际检测时间相对较长。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/noimg/4701a500-4ad5-4d8d-a3c7-b1284fb6bbd8.gif" title=" 2.gif" alt=" 2.gif" / /p p style=" text-align: center " 央视记者探访新型冠状病毒核酸检测过程 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 此前,央视记者曾探访过陆军军医大学第一附属医院传染病专科实验室,记录下新型冠状病毒核酸检测的全过程。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 270px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/uepic/0de55e52-cea0-4834-9789-c8f701ff0913.jpg" title=" 3.jpg" alt=" 3.jpg" width=" 500" height=" 270" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 实验室操作人员需要采用里外三层防护 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 实验室操作人员均采用里外三层防护,从疑似患者鼻咽部采集到的上皮细胞,与液体相混安置在试管之中。打开试管后,由于里面可能含有新型冠状病毒,操作人员为了避免产生气溶胶(比飞沫更微小的粒子,借助空气传播),无法用漩涡震荡器混匀溶液,只能小心翼翼地用手来混。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/noimg/f2afacea-437f-4f49-b4f9-715561946068.gif" title=" 4.gif" alt=" 4.gif" / /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 接着,操作人员还要把试管放入56摄氏度的金属加热器中,以裂解病毒释放核酸,然后经过2分钟12000转的离心操作,将病毒吸附在一根有两道绿色薄膜的试管上,后面又经过三次不同规范的离心操作,提取出疑似病毒核酸。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/noimg/31494640-3c84-4006-b9c6-5777df00af92.gif" title=" 5.gif" alt=" 5.gif" / /p p style=" text-align: center " 把试管放入56摄氏度的金属加热器中 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 全部完整检测要经历十几道工序,从实验室门口接样到最后出检测结果,单一样本需3个小时才可以完成。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 此外,为了确保检测结果可靠可信,通常一个疑似病例都要采取2至3份标准样本,同时开展标准核酸检测,复核后才能公布疑似病例检测结果。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 眼下,全国能够进行新冠状病毒核酸检测的医院和机构逐渐增多,核酸检测试剂盒产量也逐步跟上。比如武汉大学中南医院医学检验科就改良了核酸提取的方法,最快2个小时就可以得出核酸检测结果。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/uepic/c5c535de-f4de-495b-bf4c-df23b773a986.jpg" title=" 6.jpg" alt=" 6.jpg" / /p p style=" text-align: center " 武汉大学中南医院医学检验科工作人员在进行样本检测 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 然而,截至2月1日24时,国家卫生健康委收到31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例14380例,疑似病例有19544例。人工的核酸检测“扛不住”每天不断新增的疑似患者。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 更重要的是,核酸检测方法也有不足之处。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 此前,湖北省疾控中心已成功完成新型冠状病毒分离与全基因组测序工作,获得病毒全基因组序列,全长29847bp,是基因组序列最长的病毒之一。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 463px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/uepic/8a5c7667-7d9e-44ca-8c3e-2f4f1ac7d822.jpg" title=" 7.jpg" alt=" 7.jpg" width=" 500" height=" 463" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 新型冠状病毒结构 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 而核酸检测方法,只能检测到病毒基因的局部。由于病毒存在变异可能,因此对于整个基因序列来说,核酸检测犹如盲人摸象,一旦病毒发生变异,就可能出现漏检的情况。 /p p strong & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 达摩院AI算法克服高通量测序不足 /strong /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 不同于核酸检测方法,浙江省疾控中心上线的自动化全基因组检测分析平台,是以全基因组检测技术,对疑似病例的病毒样本进行全基因组序列分析比对,能够有效防止病毒变异产生的漏检。此外,平台在新型仪器以及算法的加持下,有效缩短了全基因测序的时间。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 据介绍,疫情早期,核酸检测可以顶上用,但越往后走,越需要全基因检测,因为后期防疫的核心是防止病毒变异。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 全基因组检测分析平台由浙江省疾控中心、阿里巴巴达摩院、杰毅生物共同研发,为浙江省疾控在新型冠状病毒疫情防控上提供了全自动建库和分布式计算分析能力。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 375px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/uepic/e95d31d2-99d1-4d7a-beb6-dd8f92db98cc.jpg" title=" 8.jpg" alt=" 8.jpg" width=" 500" height=" 375" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 设置基因检测分析参数 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 达摩院称,此次研发的自动化全基因组检测分析平台属于高通量测序,在AI算法的加持下,克服了前处理和数据分析费时费力的不足。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 在整个平台中,杰毅生物开发了全自动高通量测序建库仪,把整体常规人工需要12小时的工作缩短到2个小时。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 当每次测序过程中产生的海量基因数据,则交由达摩院AI算法进行分析。 /p p 疫情发生后,达摩院组建了十余人的团队,算法专家顾斐博士第一时间奔赴浙江省疾控中心。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 达摩院团队针对新型冠状病毒基因进行特征分析,决定采用分布式设计的分析算法,并基于蛋白质数据库(PDB)等公共数据集的数据进行算法的优化训练。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 顾斐表示,在序列比对过程中,他们对算法增加了分布式设计,病毒基因分析的速度由数小时缩短到半小时,从而大幅提高疑似病例的确诊速度。 /p p style=" text-align: center " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 375px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202002/uepic/a4eeb386-6016-4a23-a079-3de6b90bd7fc.jpg" title=" 9.jpg" alt=" 9.jpg" width=" 500" height=" 375" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 达摩院算法专家顾斐博士在疾控中心基因检测分析现场 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 同时,由于采用分布式算法,病毒拼接的速度由30分钟-1小时缩短到15-30分钟,能帮助医护人员检测到病毒全貌,变异的病毒也能精准检测,大幅提升确诊效率。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 顾斐提到,病毒序列拼接完成后,通过设计BiLSTM+DNN的方式训练模型,可以在15-30分钟内预测病毒蛋白二级结构。同时,达摩院还在研究基于序列的蛋白质三维结构预测模型以及药物筛选模型,为药物研发贡献技术能力。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 这个平台已于2月1日上线浙江省疾控中心,可有效提升疑似病例确诊效率,及时阻断病毒的传播。达摩院表示,他们也正在努力与合作伙伴共同将这套系统推广至全国。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 目前,有6个确诊病例样本,正在通过该平台进行基因组序列的测定与分析。截至发稿前,这些样本中检测到的新型冠状病毒与最早在武汉确诊病人身上发现的病毒基因组序列高度同源。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp a href=" https://www.instrument.com.cn/zt/xxgzbd" target=" _blank" span style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " strong 点击进入仪器信息网特别专题:“抗击新冠疫情 仪器人在行动” /strong /span /a /p
  • 北京基因组所开发国际领先基因组序列变异库
    p   近日,中国科学院北京基因组研究所生命与健康大数据中心开发了国际领先、国内首个规模最大的基因组序列变异库——GVM(Genome Variation Map)。该库基于人工审编整合了多个物种的大量基因组序列单核苷酸多态位点和小的插入与删除变异信息,是基因组序列变异信息汇交、管理与检索的资源库。研究成果以Genome Variation Map: a data repository of genome variations in BIG Data Center为题,在线发表在Nucleic Acids Research上。 /p p   基因组序列变异是基因组DNA水平发生的可遗传变异,是生物多样性的基础,是物种进化、分子育种、优良性状选育、人类疾病等研究最为宝贵的遗传资源。近年来,随着测序技术发展,越来越多物种的基因组被精细解析 物种内遗传多态变异位点也通过大规模的群体测序获得,并广泛应用于复杂性状的关联解析。国际两大数据中心NCBI和EBI旗下的dbSNP和EVA是主要的基因组序列变异资源库。今年5月,NCBI宣布自2017年9月1日起,dbSNP和dbVar两大数据库停止接收非人物种的SNP提交信息,自2017年11月1日起停止非人物种的SNP在线查询与提交。这对基于序列变异研究的科研人员造成了不便。 /p p   为此,GVM作为生命与健康大数据中心的核心数据资源库之一,搜集了以二代测序和芯片技术为主要检测手段的全基因组序列变异检测的原始数据,通过标准化的变异位点鉴定与注释,获得包括人、畜牧动物、主要农作物和其他资源物种在内的19个物种共约50亿的变异信息,8,884个个体的基因型数据,并通过人工审编收录了13,262条高质量非人物种的基因型与表型知识数据,整合了180,911条人变异位点的知识信息。其中,大熊猫、虎鲸、毛竹、橡胶、小麦是GVM数据库所特有的物种。 /p p   GVM开发了友好的数据提交、浏览、搜索和可视化功能。用户可通过基因组位置、变异影响、基因名称和基因功能等检索变异位点信息,并下载数据 可通过ftp服务下载VCF和FASTA文件格式的全基因变异信息 可在线或离线方式向系统提交数据,这方便了科研人员的数据共享。 /p p   研究工作得到了中科院战略性先导科技专项、中科院国际大科学计划、国家科技攻关计划、国家高技术研究发展计划(863计划)、国家自然基金项目、中科院百人计划、中科院青年创新促进会等的资助。 /p p 论文标题:Genome Variation Map: a data repository of genome variations in BIG Data Center /p p style=" text-align: center " img title=" W020171027507396378092.png" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201710/insimg/a8ee4d25-d8cb-4e86-a1de-06e90d767ff5.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong GVM数据库物种变异信息统计表 /strong /p
  • 全蛋白质组关联研究发现阿尔茨海默症发病新机制
    全球有3500万人深受阿尔茨海默症(AD)的困扰,但目前尚无临床有效的治疗手段。为了促进AD治疗手段的发展,研究者进行了大量的遗传学研究。已有研究者通过 GWAS鉴定出许多阿尔茨海默症风险基因,但这些风险基因是如何导致阿尔茨海默症的尚不十分清楚。全蛋白质组关联研究(Proteome-Wide Association Study, PWAS)通过蛋白质的功能变化将基因和表型联系起来,是一种新型的以蛋白质为中心的遗传关联研究方法,在人类遗传学研究领域具有广泛的应用前景。  2021年1月28日,国际学术期刊Nature Genetics(IF=27.603)上报道了来自埃默里大学医学院题为“Integrating human brain proteomes with genome-wide association data implicates new proteins in Alzheimer’s disease pathogenesis”的研究文章。该团队运用全蛋白质组关联研究(proteome-wide association study,PWAS),将阿尔茨海默症(AD)队列 GWAS结果与人脑蛋白质组进行了整合,旨在鉴定通过影响脑蛋白丰度而导致AD风险的基因,深入了解这些基因座如何影响AD的发病机制。  研究结果  1.PWAS鉴定出AD相关重要基因  在发现阶段,作者收集到375例捐献者死后大脑的背外侧前额叶皮层(dPFC)样本,使用TMT质谱策略获得人脑蛋白质组数据。整合已有的AD GWAS结果与蛋白质组学结果,通过全蛋白质组关联研究(PWAS)鉴定出13个顺式调节脑蛋白水平的基因(图1,表1)。接下来,作者使用相同的AD GWAS数据与另一组独立的152例人脑蛋白质组数据整合分析,与前面发现的13个蛋白相比较,其中10个在PWAS阶段得到验证(表1)。  图1 发现集AD PWAS曼哈顿图  表1 AD PWAS鉴定13个重要基因  2.重要风险基因COLOC和SMR分析  为了研究调控脑蛋白的重要基因与AD是否存在因果关系,作者进行了贝叶斯共定位(COLOC)和孟德尔随机化(SMR)分析。首先,使用贝叶斯共定位(COLOC)检验发现13个基因中有9个符合因果关系。然后通过孟德尔随机化(SMR)分析,结果表明顺式调控蛋白丰度介导了这13个基因的遗传变异与AD的关联。总的来说,作者发现7个基因在COLOC和SMR / HEIDI分析的因果关系上具有一致的结果(CTSH,DOC2A,ICA1L,LACTB,PLEKHA1,SNX32和STX4),另外有4个基因的因果关系在这两种分析中结果不一致( ACE,CARHSP1,RTFDC1和STX6),EPHX2和PVR的结果不具备因果关系(表2)。  表2 发现阶段AD PWAS中13个重要基因的 COLOC和 SMR分析3.确定11个AD PWAS重要基因  通过验证队列重复和因果关系测试的结果,作者在13个通过PWAS发现的重要基因中,确定了11个与AD有因果关系的风险基因(CTSH,DOC2A,ICA1L,LACTB,SNX32,ACE,CARHSP1,RTFDC1,STX6,STX4和PLEKHA1),其中9个重要基因在PWAS阶段得到验证(表3)。  表3 总结11个AD PWAS重要基因,并证明与AD中的因果作用一致  4.PWAS结果不受APOE e4影响  载脂蛋白APOE e4等位基因与阿尔茨海默症密切相关,因此作者为了探究APOE e4是否影响了PWAS结果,从蛋白质组中去除掉APOE e4的作用,使用去除后的蛋白质组图谱进行了AD PWAS。分析发现了13个与发现阶段PWAS结果一致的重要基因和6个其他基因,且所有13个基因都具有与发现阶段PWAS中相同的关联方向。此外,COLOC和SMR / HEIDI测试的结果发现了与原始发现相同的因果关系证据,这些结果均表明本实验发现不受APOE e4的影响。  5.TWAS锁定与PWAS相关基因  众所周知,分子生物学的中心法则是遗传信息从DNA转录传递给RNA,再从RNA翻译传递给蛋白质。因此,作者收集到888个欧洲个体的大脑转录组数据,将AD GWAS结果与其整合,进行了AD的全转录组关联研究(TWAS)。AD TWAS鉴定了40个基因,其FDR为p0.05时,其基因调控的mRNA表达水平与AD相关(图2)。与蛋白质水平上鉴定出的11个潜在风险基因相比,ACE,CARHSP1,SNX32,STX4和STX6这5个基因与PWAS结果相似,与AD具有关联性。(表3)。  图2 AD TWAS Q-Q图  6.单细胞测序发现细胞类型特异性  最后,作者使用背外侧前额叶皮层样本(dPFC)单细胞RNA测序数据进行分析,发现在先前确定的11个重要风险基因中,有6个基因呈现细胞类型特异性富集。DOC2A,ICA1L,PLEKHA1和SNX32富含兴奋性神经元,而CARHSP1在少突胶质细胞中富集,CTSH在星形胶质细胞和小胶质细胞中富集(图3)。  图3 单细胞类型表达总结  本文作者通过收集阿尔茨海默症(AD)患者队列,开展多中心、大样本的基因组学和蛋白质组学研究。运用全蛋白质组关联研究(PWAS)挖掘了十多个重要风险基因,这些风险基因可以通过改变大脑中蛋白质丰度进而影响阿尔茨海默症的发生,为AD的发病机制提供了新的见解,并为进一步治疗提供了潜在的靶标。
  • 2010:基因组学推动生命科学大步向前
    2010年下旬,河南安阳曹操墓真伪之辩正酣。而一则来自上海的重磅消息更是引发了多方关注。复旦大学现代人类学教育部重点实验室宣布,向全国征集曹姓男性DNA样本,拟用基因组科学的手段验证出土的头骨是否为曹操本人。   一下子,基因组科学成为热门,这一话题&ldquo 落入寻常百姓家&rdquo 。   事实上,伴随着2000年人类基因组框架图和2003年人类基因组完成图的发表,近十年来,DNA测序技术继续高速发展,基因组科学极大地推动了生命科学的发展,并一直受到各国政府和学术组织高度重视。   2010年,基因组科学研究更是取得了重大进展。在美国《科学》杂志评出的当年十大科学进展中,涉及基因组科学的共有3项&mdash &mdash 尼安德特人基因组、外显子组测序、下一世代的基因组学。这也从一个侧面反映了该项科学在2010年的蓬勃发展。   多个重要物种基因组图谱完成   2010年,期待已久的大豆基因组序列终于测通。   当年1月,来自美国农业部、美国能源部联合基因组研究所等单位的研究人员联合在《自然》宣布,该研究团队利用&ldquo 全基因组鸟枪测序法&rdquo 对大豆基因组的11亿个碱基进行测序,公布了第一张豆科植物完整基因组序列图谱。这也是目前利用全基因组鸟枪测序完成的最大植物基因组。   &ldquo 这是大豆研究一个重要的里程碑。&rdquo 美国能源部大豆生物技术国家中心主任Gary Stacey博士认为。   伴随着该图谱的绘制完成,作为世界上主要油料来源的大豆,其基因组科学研究进展又获新突破。   2010年11月,由香港中文大学、华大基因研究院、农业部基因组重点实验室、农业科学研究院等单位宣布,他们对17株野生大豆和14株栽培大豆进行了全基因组&ldquo 重测序&rdquo ,总共发现了630多万个SNP(单核苷酸多态性位点),建立了高密度的分子标记图谱,并作为封面故事刊登于《自然&mdash 遗传学》杂志。   &ldquo 这是世界上首次大规模获得野生和栽培大豆群体基因组数据。&rdquo 华大基因研究院徐讯博士告诉《科学时报》记者。   精确的大豆基因组序列图谱和其全基因组大规模遗传多态性分析,为大豆遗传性状的鉴定提供了便利,而有关其他物种基因组的研究也不遑多让。   最牵动国人神经的基因组图谱绘制,莫过于国宝大熊猫。   由深圳华大基因研究院、中国科学院昆明动物研究所、中国科学院动物研究所、成都大熊猫繁育研究基地和中国保护大熊猫研究中心等单位共同完成的《大熊猫基因组测序和组装》,于1月21日以封面故事形式在国际权威杂志《自然》上发表,并获评2010年中国十大科技进展。   该项研究表明,大熊猫有21对染色体和2.4亿对碱基,包含基因2万多个,并且其基因组仍然具备很高的杂合率。&ldquo 这同时也标志着基于短序列的基因组测序、拼接和组装技术获得了重大突破。&rdquo 徐讯指出。或许,这项研究进展将让人类更早地知道大熊猫的&ldquo 黑眼圈&rdquo 之谜。   此外,在过去的12个月里,先后有包括中国在内的多国研究人员在《自然》《科学》等杂志上报告完成了苹果、青蒿、黄瓜、寄生性金小蜂、蚂蚁、蚜虫、珍珠鸟等多个重要物种的基因组图谱。   今后,基因组测序规模将越来越大。记者从华大基因研究院获知,仅仅2011年,就可能有土豆、绵羊、牦牛、几种鸟类等多项物种的基因组图谱陆续绘制完成。   基因组科学揭示人类变迁   本文开头提到的&ldquo 利用曹姓DNA鉴定曹操头骨&rdquo 并非国人专利。据英国《每日邮报》报道,比利时学者曾对希特勒家族的39位亲属进行DNA检测,来证明希特勒的族裔。   这些工作的开展,借助的正是&ldquo 基因留有祖先深刻烙印&rdquo 这一事实。   而以基因为研究目的的基因组科学,恰恰使描述人类及动物变迁等地理基因组学和人类学研究成为可能。   2010年,世界各地的科研人员在该方面研究均有较大进展,我国科学家的研究也同样呈现多点开花局面。   2009年12月15日,美国《国家科学院院刊》刊载的中国科学院院士、中科院昆明动物研究所研究员张亚平等人的文章称,通过对680份藏族人群线粒体DNA样本分析表明,现代藏族人的绝大部分母系遗传组分,可能追溯至新石器时期以来迁入青藏高原的中国北方人群。   2010年,来自复旦大学的研究人员也对西藏地区居民进行了&ldquo 基因普查&rdquo 。研究人员推测,西藏居民可能最早来自北亚人群,接近蒙古和贝加尔湖区域等地区的北方人群。而国家计划生育研究所和北京基因组研究所的最新研究结果则进一步揭示,藏族先民可能是经横断山脉向上游迁徙,最后抵达青藏高原。   发现还不止于此。同样是2010年,华大基因研究院对我国藏族、汉族人群常染色体EPAS1基因进行分析,研究结果刊于美国《科学》杂志。这项研究初步推测出该基因在青藏高原世居藏族人和平原汉族人中出现分离的年代。   除了在藏族人类学领域取得了重要成就,科学家在2010年仍大有收获。如果佐以社会学的相关研究,基因组科学或将在人类学研究领域获得更大的空间。   另一项关于古人类的基因组学研究更在2010年震惊世界,并同时位列多个不同机构评选的世界十大科学新闻。   2010年5月6日,多家国际著名机构在《科学》杂志上发文表示,研究人员通过DNA两轮靶向序列捕获的测序新技术,实现了分别对3个古代尼安德特人头骨化石片段DNA的测序。   尼安德特人在进化学上是与我们最为接近的亲族。它们出现在大约40万年前,分布遍及欧洲和西亚,并于3万年前灭绝。   研究表明,所获得的基因组序列图占其整个基因组中的60%之多,而现代人具有约1%~4%尼安德特人的基因。   来自马普研究所的Svante Paabo兴奋地表示:&ldquo 尼安德特人基因组序列首个版本的获得,完成了人类长期以来的一个梦想。我们首次发现了将我们与其他所有生物区别开来的基因特征,包括那些在进化过程中距离我们最近的亲族。&rdquo   中国的发现也同样令人振奋。中国科学院院士、中国农业大学教授李宁等成功提取出距今已有9000年历史的猪骨化石DNA,通过测序研究发现,其是经过驯化的家猪,这将中华民族的家畜驯化史推到万年层面。   或许,在今后的基因组科学研究中,有关人类历史学的观点将不断更新。   下一世代测序技术令人翘首   古DNA的成功测序和组装依赖于测序技术的进步。同样,有别于前两代的下一世代测序技术也在2010年的基因组科学研究中&ldquo 小荷已露尖尖角&rdquo ,并入选世界十大科学进展。   下一世代测序技术,是基于纳米孔的单分子读取技术,可以直接读取序列信息,简便快捷 反观之前的两代技术,则需要荧光或化学发光物质的协助, 通过读取整合到DNA链上的光学信号而间接确定。   虽然该测序方法仍有基因组覆盖不完整等缺陷,但并不影响其风生水起。   例如,斯坦福大学的生物工程师Stephen Quake等研究人员在《自然&mdash 生物技术》发文称,他们利用一台新开发的单分子测序仪,对其本人的基因组进行了测序,仅耗时4个星期,试剂费约48000美元。   与此同时,离子激流公司的下一代硅芯片测序仪也获得突破。利用该技术,科学家们于2010年在《科学》杂志上公布了3个低成本的完整人类基因组序列。   就此,英国纳米孔公司总裁发表评论说,这一技术预示了基因测序领域的跳跃变化,或许今后不超过1000美元就可以完成一个基因组测序。   中科院基因组研究所副所长于军告诉《科学时报》记者,基于现在的经验曲线,即使目前广泛运用的第二代测序技术,也可能在一两年内实现&ldquo 千美元基因组&rdquo 的设想 但是对于&ldquo 百美元基因组&rdquo 的设想可能还有一段路要走,急需革命性技术的出现。   然而,我们已然看到了希望。2010年4月6日,日本大阪大学产业科学研究所的川合知二和谷口正辉宣布,新一代DNA测序技术的可行性首次通过验证。   这篇发表在《自然&mdash 纳米技术》上的文章显示,研究者通过电测方法,利用只有1纳米的超短距离电极,成功地测量出构成DNA的1个核酸碱基分子中流动的电流,成功识别了核苷酸。   令人欣喜的是,科学家们并没有&ldquo 喜新厌旧&rdquo 。&ldquo 不同代的测序技术并不互相排斥,尤其是化学原理不同的基本技术,它们在具体应用方面存在功能上的互补性,将长期共存。&rdquo 于军强调。   在测序技术快速发展的2010年,中国科学家同样不甘落后。   据了解,中科院的基因组研究所及半导体所联合开发、具有部分自主知识产权的第二代测序仪预计在今年3月下线,这不但能打破国外测序仪公司的垄断,还将大大降低我国基因组测序的成本。   此外,中科院基因组研究所已和浪潮集团成立了联合实验室,将共同研发第三代基因测序仪,预计第一台样机于2013年问世。   毫无疑问,新一代的测序技术必将对人类的未来生活产生深远影响。   测序分析理念迎来突破   随着新一代测序技术的广泛使用,测序速度将越来越快,成本则大大降低。但是,测序产生的大量数据却会给后期的生物信息分析带来巨大压力。   &ldquo 我认为生物信息分析是在基因组测定过程中最关键的一项技术。&rdquo 华大基因研究院副院长王俊曾这样表示。   不过,就在2010年,基于基因组的生物信息学分析研究也取得了丰硕成果。   当年10月, 中科院基因组研究所、中科院上海生科院植物生理生态研究所等单位在《自然&mdash 遗传学》杂志发表文章。研究人员结合第二代测序技术和自主开发的基因型分析方法,构建了高密度的水稻单体型图谱,并对籼稻品种的14个重要农艺性状进行全基因组关联分析, 确定了这些农艺性状相关的候选基因位点。   同样来自《自然&mdash 遗传学》等杂志的文章还显示,伦敦帝国理工学院的研究人员也通过多次全基因组关联分析,发现了多个包括糖尿病、冠心病在内的与现代热点疾病相关的基因。   事实上,研究人员还表示,对两个毫不相干的人进行&ldquo 全基因组关联分析&rdquo 对比,或许能够得出许多有用的研究信息,但如果辅以家庭遗传关系,那么测序数据会更加准确。   《科学》杂志在2010年3月发表文章称,美国首次为一个四口之家进行了全基因组测序。由于有家庭遗传背景关联,研究人员更精确地锁定了与米勒综合征相关的4个基因。   &ldquo 家庭测序将成为今后基因研究和疾病治疗方面的一个新工具。&rdquo 于军表示。   随着研究的深入,一项世界最大的表观遗传学研究项目也已启动。据了解,华大基因研究院与伦敦国王学院TwinsUK团队将通力合作,对5000对双胞胎的基因组的化学修饰进行深入研究。   除了对测序结果分析方法及样本选择的拓展,2010年,研究人员还对测序理念和方式进行了全新尝试。   2010年5月,刊于《自然&mdash 遗传学》的一篇杂志文章称,科学家们使用基因组定向捕获工具&mdash &mdash 安捷伦的SOLiD,成功捕获了4个患病婴儿的外显子组并测序成功 而华盛顿大学医学院的研究人员也在《科学》上表示,他们利用外显子测序,找到了一种恶性眼疾的关键基因。   毫无疑问,这项备受各方关注、位列世界十大科学进展的技术将会越来越多地应用于更多疾病研究,用来寻找包括癌症在内的多重疾病的致病基因和易感基因。   于军评论说,与全基因组重测序相比,外显子组测序相对经济、高效。它只需针对外显子区域的DNA即可,覆盖度更深、准确性更高。   而公共数据库提供的大量外显子组数据,更是为科学家更好地解释研究结果提供了便利。   显而易见,在未来,基因组测序分析理念将随着测序技术的升级而不断变革。   各方眼中的基因组科学   正如上文所述,在已经过去的2010年里,全世界每个月几乎都有两到三个家族全基因组和外显子组测序被用于检测疾病的基因突变。   由此可以看出,基因组科学离人们的生活越来越近。英国医学研究临床科学中心的分子遗传学家Tim Aitman表示,基因组测序在未来的10年到20年内将更加普及。   在美国,尽管其食品与药品管理局严格控制私人基因组公司的产品,但随着基因组测序费用的不断降低,越来越多的医生开始利用全基因组或外显子组测序技术进行诊断。   基因组科学带给普通患者治愈疾病的希望,那么对科学研究又会有怎样深远的影响?   《自然》杂志对超过1000名生物学家的一项调查显示,几乎所有生物学家都在一定程度上受到人类基因组计划的影响。   绝大部分人认为自身的研究获益于人类基因组的测序, 其中46%的人认为影响巨大 同时,有接近1/3的人几乎天天都使用到基因组 甚至有69%的受访者表示,是人类基因组计划改变了他们的职业和研究方向。   &ldquo 对于像我这样的年轻研究者,没有基因组,很难想象将如何工作。&rdquo 一位受访者如此表示。   除了能够对生命科学领域的研究快速推进,各国政府都在期待基因组科学的进一步发展。   2008年初,一项被称为&ldquo 千人基因组&rdquo 的计划由来自英国桑格研究所、美国国立人类基因组研究所、中国华大基因研究院等多家机构共同启动。据称,科学家们将对全球至少2000个人类个体的基因组进行测序,从而生成一个庞大的、公开的人类基因变异目录,来寻找基因与人类疾病间的秘密关系。   在2010年,非洲也宣布加入基因组革命。同年,世界各国政府和组织纷纷推出了最新的基因组计划,其中就包括基因地理计划、英国10K计划等。此前,中国对人和水稻基因组研究计划的实施也引起世界瞩目。   &ldquo 近来中科院基因组研究所与沙特王国阿卜杜拉阿齐兹国王科技城合作开展的椰枣相关基因组研究计划,也标志着中国基因组科学在国际上的重要地位。&rdquo 于军非常自豪。   过去的一年,基因组科学的发展一日千里。人们有理由相信,在DNA测序技术飞速发展的引领下,中国和世界基因组科学将走向更加辉煌的未来。
  • 趋势:未来癌症研究将走向全基因组测序
    癌症是由遗传因素、环境因素等多因素导致的复杂疾病。因其个性化的特点-每个人/甚至不同细胞都具有独特的遗传突变,从而加大了癌症治疗及监测的难度。而高通量测序技术的发展为我们带来了契机,不仅可以加速揭开癌症的病因及机制,更进一步使个性化医疗成为现实。   2014年之前由于全基因组重测序价格仍然高昂,科研人员不得不舍弃部分遗传信息(如基因融合、染色体重排等),而选择外显子组测序&mdash &mdash 仅针对编码区的SNP/InDel进行检测。随着全基因组测序成本不断下降,尤其是诺禾致源公司引进的X-Ten平台,率先推出&ldquo 万元基因组&rdquo 测序活动,使得国内的全基因组测序变得更便宜更快捷,因此,全基因组重测序已成为癌症研究的最佳选择。   全基因组重测序的必要性   2011年,Chapman等人在Nature上利用多发性骨髓瘤样本对全基因组与全外显子组测序进行了比较,结果表明多发性骨髓瘤中一半的蛋白质编码突变都是通过染色体畸变(如易位)发生的,故大部分突变都无法通过外显子组测序发现。相对于全外显子组测序,人类基因组重测序已在检测基因融合,基因组突变,染色体碎裂和染色体重排等研究中屡建奇功。   癌症研究中重要的遗传信息   基因组突变   所有癌症在发展过程中都会积累大量体细胞突变,其中司机突变(Driver mutations)是对癌症发展很关键的体细胞突变,而剩下的就被称为乘客突变(Passenger mutations)。2011年Berger等人在Nature上发表了原发性人类前列腺癌及其配对正常组织的完整基因组序列研究。一些肿瘤包含复杂的平衡重排链(拷贝数中性),它们通常发生在已知癌症基因中或附近。而一些断裂点发生在基因间区域,可能会因外显子组测序错过,因此,这篇文章例证了有些突变(如文章中类似于基因间区域的非编码区)只有也只能通过全基因组测序才能检测出来。   基因融合   基因融合在基因组中非常普遍,也是一些类型癌症的标志。基因融合是由两个不相关的基因发生融合形成的一种基因产物,该产物具有全新的功能或与两个融合基因不同的功能。配合末端配对(Paired end, PE)测序技术使用的全基因组测序是目前检测所有基因融合的最准确、最全面的工具,对这些基因融合的检测包括了重复、倒位、覆盖和单碱基插入缺失各种类型。2014年,癌症基因组图谱(TCGA)联盟采用全基因组重测序和全外显子组测序结合的方式对131例膀胱泌尿上皮癌进行了研究,研究者发现了FGFR3与TACC3的融合现象,7例肿瘤样本中检测到病毒整合位点,相关研究结果发表在Nature上。而类似这样的基因融合和病毒整合位点是全外显子组测序做不到的,仍然只能通过全基因组测序的方式进行研究。   染色体碎裂   该现象是一个一次性的细胞危机,该过程中成百上千个基因组重排在单次事件中发生。这种灾难性事件的后果是复杂的局部重排和拷贝数变异,其范围限制在0-2个拷贝。据估计,染色体碎裂发生在2-3%的癌症的多个亚型中,以及约25%的骨髓中。染色体重排需借助DNA双链断裂和一定方式的排列连接,这种重排破坏了基因组的完整性,继而参与形成白血病、淋巴瘤和肉瘤。它的复杂性和随机性使得它成为一种很难研究的现象,目前的解决策略是使用末端配对和长距离末端配对(mate-pair)技术建库的全基因组深度测序方法进行研究。   基因组改变和拷贝数变异(CNV)   目前的研究结果告诉我们,若分析中只关注SNP势必将错过大部分重要的基因组重排。据估计,每个人类基因组中&ldquo 非SNP变异&rdquo 总共约有50Mb。Morrison等人选用膀胱移行细胞癌(TCC-UB)的5例样本进行全基因组重测序,结果发现,其中3例样本具有较多SNP和SV变异,并且都具有P53基因的突变 在另外2例肿瘤样本中,研究者发现谷氨酸受体N-methyl-D-aspertate receptor基因发生易位和扩增,该研究结果对后期的肿瘤药物靶点鉴定与疾病治疗具有重要作用。由于覆盖深度变化太大,导致对原拷贝数的变异不敏感,全外显子组测序不容易检测到CNV,对于大片段的基因组改变更是无能为力。   全基因组测序与全外显子组测序比较   正是基于以上的优势,近年来采用全基因组重测序作为研究手段发表的高水平文章越来越多,这也会是将来人类基因组学研究的趋势,预测相关科研成果将呈现井喷式增长。
  • 国际千人基因组计划完成三个先导项目
    6月21日,由中国深圳华大基因研究院、英国桑格研究所和美国国立人类基因组研究所等共同发起并主导的&ldquo 国际千人基因组计划&rdquo 协作组对外宣布:该计划第一阶段的3个先导项目已圆满完成,全部数据已存储于该计划所设立的公共数据库,公众可免费获取和浏览第一阶段产生的全部数据。   该数据库最终将包含来自全球27个族群的2500个人的全部基因组信息。目前产生的数据量已达到50TB(5万GB),包含8万亿个DNA碱基对。这一数据资源是一个开放的公共资源,为各种疾病的关联分析提供详细的基础数据 为解释人类重大疾病发病机理、开展个性化预测、预防和治疗打下基础。此外,该项目还加深了人们对人类群体遗传学的理解,促进人类进化史的研究。   目前已完成的3个先导项目是为了验证多种测序方法对于东亚、欧洲和非洲人群中遗传多态性频率不低于1%的鉴别能力,这将大大高于之前完成的国际单倍体型计划(HapMap计划)5%~10%的遗传多态性的检出能力。   第一个先导项目运用多种下一代高通量测序技术平台,完成了两个核心家庭共6人的高覆盖度全基因组测序,每个基因组的测序深度在20~60倍。通过此项目,可以评价多种主要测序方法的优缺点,为&ldquo 国际千人基因组计划&rdquo 的后续项目扫清技术障碍。   第二个先导项目完成了179人的低覆盖度全基因组测序,平均测序深度在3倍。数据表明,大样本低覆盖度测序在降低成本的同时,仍然能有效识别人群中的基因多样性。   第三个先导项目通过对700人的1000个基因外显子的测序,获得了占人类基因组全部序列2%的蛋白质编码基因名录。前所未有的大样本量有助于研究人群罕见变异的表达图谱。   第一阶段3个先导项目的完成具有重大应用价值。科学家可在下列方面大有可为:在更大的人群范围内定位人群突变基因 检测导致人类遗传疾病的相关基因 鉴定特定遗传病人群中含有的罕见致病基因。   &ldquo 国际千人基因组计划&rdquo 自2008年启动,旨在绘制迄今为止最详尽、最有医学应用价值的人类基因组遗传多态性图谱。深圳华大基因研究院作为发起单位之一,不仅承担了400个黄种人全基因组样本的测序和分析工作,而且还帮助完成了非洲人群的全部测序和分析任务。该计划的中方协调人、深圳华大基因研究院副院长王俊说:&ldquo 我们将开放全部数据供科研机构使用,以更好地理解人类生老病死的秘密。我们正全力以赴与国际同仁紧密合作,解读导致癌症和糖尿病等疾病的基因密码。千人基因组计划为未来个体化医学时代的到来奠定了坚实的科学基础。&rdquo   美方协调人展望了此计划的美好前景:&ldquo 先导项目完成的意义重大,为下一阶段更大样本量的研究打下了坚实的技术基础。我们的最终目标是完成2500个人的全基因组数据,我非常希望如此海量的数据能更精确地定位已发现的遗传风险因子、挖掘出更多未知的致病遗传因子,为人类健康造福。&rdquo
  • “中国造”基因仪器问世 3000元可做全基因组测序
    p   人类基因组计划投入38亿美元,6个国家花费13年,才得到第一张人类全基因图谱,今年这项检测的市场价格只有3000至4000美元。未来,测定个人全基因组能不能走进中国老百姓生活,价格更便宜一点? /p p   昨天开幕的2015浦江创新论坛上,华大基因总裁汪建透露,“中国造”一天能测100人全基因组的全自动化基因仪器设备已经问世。取一滴血或一口唾沫,就可测得一个人的全基因组,了解自己暗藏着哪些出生缺陷,肿瘤危机甚至罹患传染病的风险等。目前,该设备在美国、澳大利亚、欧洲已经有了用户,并开始临床使用。 /p p   “每一个新生儿从出生那一天知道自己基因是什么样,不再是梦想。我们许诺在明年将这种个人的全基因组检测,降到1000美元以内。未来3至5年,还将继续降到3000人民币以内。”汪建指出,基因测序双螺旋机体积小,测序精准、灵活、快速经济,目前已经可以大量生产。希望后年可以装备全国二甲以上的医院,并跟随“一带一路”战略,成为推动国家事业发展核心力量。 /p p   今年初,美国政府和中国都开始酝酿精准医学计划。不过,以往我国的生物大数据不足、样本库缺乏、关键检测设备等受制于人;而本国的基因产品和技术,成本高,便捷性也不足。华大基因坚持采用全新的发展模式,以先进的仪器制造为突破,从基础研究到农业应用,再到生命科学的临床应用。目前,华大基因的肿瘤研究已经完成85000人,耳聋预防覆盖48万人,染色体异常筛查到80万人,按照检出率让8000个家庭远离了染色体异常导致的痴呆。 /p p   如果说人和猴子的基因差别是1%,那么肿瘤患者和正常人的区别只有0.001,发现“青萍之末”需要高通量、低成本的基因分析,这将远远早于X光、核磁共振和病人自己的主诉,将为肿瘤精准医疗带来根本性的变化。汪建透露,华大基因将要发起全球精准医学联盟,联合上海中山医院、深圳市13家医院,中山大学8家医院,北京华西医院,与国内五座城市,欧洲两个国家以及美国两三所大学形成全球联盟,并与阿里云、华为大数据形成战略联盟。 /p
  • 亲身经历:测完我的基因组,会发生什么?
    在几乎长达一年筹备全基因组测序期间,我不担心这件事。顶多只是有一点小小的顾虑,也许老板知道我的基因组信息后,很容易地就把我解雇。我已经签署了一份严谨的知情同意书,被告知我可能遇到的一些情况,可能对某些疾病易感。我以一副必须知道的决心签署了文件,冷静的等待结果,时钟犹如水滴一样在慢慢的滑走,滴答,滴答,滴答&hellip &hellip   然而,在我得知基因组测序结果那天的早晨,在圣地亚哥遗传学座谈会上,我醒来的早,轻弹打开我的电脑,看新闻:几乎所有网站的头条都在报道安吉丽娜&bull 朱莉的BRCA1基因检测结果以及她的决定,双乳房切除术。这多少让人感到有点气馁。我一直认为知道自己的基因信息比不知道要好些,而且,无论如何,你从自己的家族病史中大体已经知道什么讨厌的疾病漂浮在你的基因库中。   &ldquo 不一定!&rdquo 一个叫BobBest的遗传学家在早餐时乐呵呵地告诉我。BRCA1基因并不总是表现出疾病症状,如果这个基因遗传自于父亲。&ldquo 再有就是刚刚出现的全新的突变&rdquo ,他说,&ldquo 关键是,我们现在知道的不比我们过去知道的多多少,十年前,詹姆斯&bull 沃森在国会作证时说,一旦我们有了基因组序列,我们将拥有生命的语言,但事实证明,这种语言是我们不明白的语言。&ldquo   但当我告诉他关于朱莉的新闻时,他几乎从椅子上滑落了下来:&ldquo 你在开玩笑吧!这可是一个改变游戏规则的事件&rdquo 。当会议开始后,第一个发言者是EricTopol,他是斯克里普斯转化科学研究所所长,走上台去做一个名为&ldquo 数码化人类&rdquo 的演讲,安吉丽娜是研讨会的热门话题。&ldquo 从这一刻起,将向前推动基因组医学,这具有非常重要的象征意义&rdquo ,他总结到,随后,性感的朱莉靓照出现在他身后的屏幕上。   很难用夸大其词来赞扬新一代的基因组科学如何迅速的变化、如何革命性的改变医学。朱莉的艰难选择仍然是一个选择,通过基因检测的跨越式发展成为可能的选择。但全基因组测序是要借此提升到一个新的水平,检测我们身体完整的基因代码,它正逐渐成为主流的检测标准。在人类历史上,第一个人的基因组完全测序在十年前刚刚完成,花了13年时间,耗资27亿美元。第一个单纯的生物人个体(以前的基因组测序用的是复合材料样品)-克雷格&bull 文特尔的基因组测序是在2007年完成了。   &ldquo 明天&rdquo ,MattPosard,Illumina公司的高级副总裁说:&ldquo 在这个房间里的每个人都能拿到你们自己的基因组,像我一样&rdquo 。他拿着一台iPad,里面装着从Illumina公司下载的基因组测序结果。&ldquo 你将能浏览你的基因组,找出所有你自己感兴趣的信息&rdquo 。   就像科幻小说中穿越时空的感觉,人类基因组测序这样一个重大突破,其草图在2001年宣布,但我现在的感觉就好像那是大约两分钟前刚刚宣布如此巨大的新闻一样,我无法相信自己就在发布会的现场。但随后,房间里,熙熙攘攘的遗传学家谁也不能完全相信他们也在新闻发布会的现场,他们花了毕生的心血在遗传学研究领域,他们拿着自己的基因组信息就像刚刚入学的新生一样,懵懂,而他们拿到的一切,不是一些企业已经开始提供服务的&ldquo SNP&rdquo 信息,不是只检测蛋白质编码区域的外显子组测序,而是终极的一切:全基因组测序。   在欢迎酒会上,我与ColinSmith聊天,他是从萨里大学来的功能基因组学教授。   &ldquo 你有没有想到,有一天,你会拥有自己的基因组序列信息?&rdquo 我问他,   &ldquo 没有&rdquo ,他说。   我:&ldquo 你什么时候觉得成为了一种可能?&rdquo   &ldquo 当我收到Illumina公司邀请我到这里的电子邮件时。&rdquo 他兴奋的回忆。   只所以普通人也可以拿到自己的基因组信息,是因为测序价格惊人的下降速度。有一个广泛流传的图表,显示了测序成本下降的速度是摩尔定律(即计算机的处理能力每两年翻一番的规律)四倍。   EuanAshley,一个在斯坦福医学院的助理教授更生动地讲了这件事情:&ldquo 每天,我开车经过帕洛阿尔托的法拉利4S店,看到法拉利458蜘蛛这款土豪车的零售价是398000美元。我现在计算出,如果这是第一个人类基因组测序的价格,汽车成本再以测序价格同样的速度下降,车子现在只值40美分。&rdquo   今天测序一个人类基因组的价格只是原有成本的一小部分,已经从2003年的27亿美元降到今天房间里每个人都可以支付的5000美元,还包括一个查询结果的iPad。没有人预料到价格会下降的如此之快,如此之低。当我第一次看到关于人全基因组测序的文章时,它的成本48000美元,当时提供这种测序服务的Knome公司公关部门负责人告诉我,&ldquo 我们可以做你35,000美元的低价&rdquo ,&ldquo 嗯,&rdquo 我说,&ldquo 我可能要过段时间才能接受&rdquo 。这才是不到三年前的事情。   解释序列信息和将数据返回给消费者,还处于起步阶段,仍然是一个耗时的、艰苦的过程。去年秋天,Illumina公司举办了第一届&ldquo 了解你的基因组&rdquo 活动,我参加的这次活动是第二届。这是第一次大型的队列全基因组测序并获得结果的研究活动,目的是让遗传学专业人士在大众接受这项服务之前体验并了解这个过程。Illumina公司的CEOJayFlatley估计迄今只有不到500个人进行过自己的全基因组测序,&ldquo 更多样品已经匿名测序完成并用于研究,只有这500人拿到自己的结果,而你是其中之一&rdquo 。   我感到享有特权后的不知所措,有一小点点担心。从某种角度讲,生命科学可以说是最后的边疆。在小组的一次会议上,有人问遗传咨询教授BonnieLeRoy,从时间顺序上讲,人类现在位于基因组学时代的什么位置,她说:&ldquo 这就好比登月,感觉就像我们刚刚降落在月球上,除非我老得不记的登月这件事,那时候每个人都在参与,世界上的每个人都知道他们在登月。而现在,在基因组学领域,我们都正在飞船上,但没有人知道我们在飞船上正在降落这件事。&rdquo   她是对的,每天报纸上都在报道新基因发现的故事,虽然巨大的个人健康保健突破还没有完全发生,但终究会来到。当测序技术应用到大规模的人口群体,我们将拥有海量数据,而数据将揭示一切。在开幕式上,JayFlatley自信地谈论关于如何在短短几年内,所有的新生儿都会有自己的基因组序列信息,并在5到10年,癌症将被降级为一种慢性疾病。这听起来像一个匪夷所思的进步,但实际上,每个与我交流的人,无论是美国的,还是英国的,都认为基因组技术在癌症治疗中的突破已经发生,并将改变这种恶性疾病的治疗模式。&ldquo 化疗还处于中世纪的水平&rdquo ,EricTopol说,&ldquo 基因组技术是一个击中要害有力武器,我们回头看看就像还处在黑暗时代。&rdquo 肿瘤现在可以进行测序,药物个性化地施与个人,这是个性化医学的曙光,且已经在NHS中发生,但还仅仅是在NHS小范围内,只有几个医生经过基因组学的训练,如果将来全科医生都接受这项技术,效果将无法估量。&rdquo   去年秋天,我轻松地等待着手术,问我的医生要签知情同意书。一个临时代理拿走了,说他们会联系。然后我的医生,从来没有见过我(事实上,他确实从来没有见过我),给我发了封好像&ldquo 装满蠕虫的罐子&rdquo 一样短语的电子邮件,&ldquo 我敦促你非常仔细地考虑能完成基因组测序这一检测,不是作为一个练习,而是我们确实可以利用这个。&rdquo   现在,我屏住呼吸,我完整的遗传信息就在那里,很快它不会花费5000美元,更有可能是500美元,然后再降到50美元。人们将开始得到他们的基因组信息,NHS将不得不处理这些信息。我为EricTopol的话欢呼雀跃,就像他说的话已经实现一样,对于我来说,就像一个定制的火箭船已经落在我的身边。(&ldquo 在未来,像安吉丽娜这样的消费者将不必再切除双乳房。将来完全可以做到的这样,在你的血液中可能有一个感应器,一旦血浆中出现癌症的第一个信号,提示信息将发到您的手机里。)   但令他感到&ldquo 疯狂&rdquo 的是站在基因组学和病人之间的医生,他们对基因组所知甚少,传统的医生掌握专业医学信息和病人对疾病认识肤浅之间的信息不对称,现在,病人需要咨询医生的情况开始逐渐的发生改变。   NHS已经在其他领域领先,2013年早些时候,英国首相卡梅伦承诺1亿英镑为100,000名患者进行基因组测序,这是目前为止最雄心勃勃的国家计划。多年来一直在游说NHS面对基因组学醒来的科学家,比如PHG遗传学智囊团的RonZimmern,则高兴得像一只小猫。&ldquo 这是一个潜在的巨大宝库!&rdquo 他告诉我。&ldquo 我们在这个国家中处于独特地位,因为NHS和记录系统,我们可以把基因组信息和大众健康关联起来。&rdquo   越接近我的测序结果,我就越来越清楚我的全职医生应该来自那里。在每一个人的基因组中存在64亿个碱基对,几乎占据半个TB的存储空间,数据都存在亚马逊的云平台上,像所有的数据一样,也存在黑客袭击及窃取数据的可能性。当Illumina公司去年10月首次举办这种研讨会时,曾解释354种临床上已知的致病基因。这一次,它已经做了1600种,Illumina的临床服务副主任TinaHambuch解释说,在参加座谈会的47个人的基因组中,他们发现1,600个基因与1,221种情形相关。然后,他们评估了在这些条件下可能发挥作用的23,144个突变位点,并认为其中65个位点可能是引起疾病的致病性突变。他们组织了一小队精干的队伍对数据进行分析,读了一遍又一遍的论文,2个双盲的小组对突变进行分析。基因组测序的成本已经快由高富帅变成屌丝,但如何对数据进行准确的解释仍然是一项昂贵、棘手的事情,很多问题还没有解决。   在茶歇期间,人们都兴奋地分享他们的基因组测序结果。来自萨里的遗传学家ColinSmith告诉我,他注意到自己一个基因,这个基因的两个拷贝都发生突变,其编码的酶无法发挥效力,这意味着,有一个特定种类的药物会杀了他,或者至少有一个很好的机会可以杀死他,这种药物是相当广泛应用于抗癌治疗或移植的免疫抑制剂。他告诉我说其他人的基因中也发现了一些突变,那些人或他们的孩子在麻醉情况下可能会死。&ldquo 他们找到你的基因有什么异常吗?&rdquo 他问我,我还不知道,我说。他扬起眉毛,但随后他找到了个很好的理由来解释我的回答。他的父亲患有亨廷顿病,这是最令人讨厌的遗传性疾病之一,是一种致命的神经退行性疾病,通常在中年发病,作为患者的孩子,Smith表示自己有50%的患病机会。   他七年前进行了测试。&ldquo 我告诉你,经过测试后认为,这是一件轻而易举的事。&rdquo 他是那种对基因非常熟悉的人,知道基因往往是抽签的结果。&ldquo 如果我真的发病了,我打算放弃工作,并移民到西西里岛,&rdquo 他说。然后,他祝我好运。   我必须说,在得到我的基因组测序结果时有点小小的紧张,一种简单、好奇和兴奋的感觉把我带到科学的面前。几年前,我写了一部与遗传有关的小说,但我的家庭并没有可怕的疾病史让我进一步了解。在圣迭戈,我努力的去回忆我家中什么人死于某种疾病......但我什么都不知道。我的家族有一种倾向,往往相对年轻的年龄去世,我认为主要是死于工薪阶层贫穷导致的疾病,我的祖父抽烟死于肺气肿,我的爸爸抽烟死于肺癌。   基因并不决定命运,还有很多因素会影响你,比如你居住的环境,你的表观遗传学(你爷爷吃或没吃早餐的效应会传递并影响到下几代人)。但他们有一个近乎神话的效力影响我们看待自己的方式。BonnieLeRoy,她在做学术研究前为家庭基因检测提供咨询,告诉我说,&ldquo 这些因素如此的重要,影响人们看待自己的方式,明确的告知他们来自于哪里,虽然听起来有一点点吓人。不像其他临床检测,如果有人告诉你或者你的家庭有什么地方出了问题,会让你感到不太舒服,因为这是很私人的事情。   &ldquo 如果他/她们发现已经把致病的基因传递给孩子,会给他/她们造成巨大的愧疚感。&rdquo LeRoy有一个养女,并且有清晰的愿景通过文化和环境塑造她融入我们这个大家庭。&ldquo 然而,人们并不感到踏实,除非他们通过基因知道他们具体来自哪里。知道自己到底是谁的孩子,是非常普遍存在的一种心态。&rdquo   两个Illumina的遗传学家和一个咨询师当面告诉了我结果,他们会给我一个硬盘,里面保存了初步的报告,第二天会给我装有剩余信息的iPad。有很多技术细节需要处理,遗传学顾问EricaRamos进行整个检测列表的分析,包括兴趣、亨廷顿病,并解释它们如何把列表分成&ldquo 致病&rdquo 、&ldquo 可能致病&rdquo 和&ldquo 可疑&rdquo 。然后,她递给我一个文件夹。我看到文件后困惑了一会儿,因为关于我的所有部分都是空的。在临床总结栏目上可以显著地看到:在三个类别中都是&ldquo 0&rdquo &ldquo 0&rdquo 和&ldquo 0&rdquo 。在结果的后半部分,在&ldquo 携带状态&rdquo 或&ldquo 隐性基因&rdquo 栏目下,只有一个记录:&ldquo 半乳糖血症&rdquo 。&ldquo 似乎没有太多信息在报告里,&rdquo 我告诉Erica。&ldquo 不,&rdquo 她说。&ldquo 大多数人至少有两个或三个需要注意的地方。你基本上是在这里最健康的人。&rdquo &ldquo 真的吗?我觉得我已经赢了一场我不知道的比赛。&rdquo   &ldquo 现在,尽管在我的基因组中没有发现他身上存在的致病基因,但并不是说我身上不存在明天或者5年后的在他们身上发现的新的致病基因。&rdquo   &ldquo 你的基因组怎么样?&rdquo 后来Colin看到我后问。&ldquo 有点无聊,&rdquo 我说。&ldquo 无聊!&rdquo 他说。&ldquo 你没有什么可怕的遗传性疾病,你认为这是无聊?&rdquo 他当然是对的。我甚至有一点自己要活太久的恐惧。我的姑婆Ruth活了101岁。她在我出生前退休。我的结果都让我惊慌了一小下,不是关于我的健康,而是对于我未来财务状况的担忧。我没有退休金。我想我可能要在60岁时开始吸烟,并获得一种WelshCadwalladr生活类疾病,我发送一条轻率的短信给我的男朋友,告诉他我至少没有&ldquo 安吉丽娜基因&rdquo 。他没有多少心情逗乐。头条新闻关于基因检测的事情影响的不只是我。&ldquo 请不要告诉我了,&rdquo 他说。&ldquo 我真的宁愿不知道。&rdquo   宁愿选择不知道就像想知道任何事情一样。第二天,当我收到一台已经装有我的基因组信息的iPad时,我可以通过Illumina的MyGenome应用程序玩转我的基因组,我开始佩服他们的思想路线。   我轻轻触摸iPad上的标签,找到我的半乳糖血症相关基因,是一个橙色的按钮,但后来我发现代表满负荷的紫色按钮。他们标有&ldquo 遗传相关&rdquo ,我有69个相关性,从静脉血栓栓塞、克罗恩病、抑郁症到眼睛颜色、癫痫和中风。   伴随着每次的点击都会带来一点点的惊慌,来自威斯康星州的遗传学教授HowardJacob就坐在我旁边,他解释说这些相关性并不全是坏事,其中有些是显示了良好的、保护性基因,并且在任何情况下,只有一小部分是被高度证实的。有些文献只是暗示基因与特征或条件的相关性,且这些研究可能是小规模的,还缺乏必要的重复。他教给我如何通过点击阅读相关文献,看看有多少人在总人口中有相同的突变,并帮助我做统计。   在我的家庭中又II型糖尿病患者,我的基因旁边有一个紫色的点,但结果是无足挂齿。在基因G6PC2中,我有一位C等位基因,与增加空腹血糖水平的因素相关联,关联系数有0.06,这个等位基因出现在85%的人口群体中。它并不是魔法子弹。在休克风险中,我有一个与中风风险增加了5.62倍的基因突变,并且仅见于的8%人口中,这似乎有点让我担忧。并不是一个总有意外,惊喜地看到,我处于一个存在&ldquo 腰围增大&rdquo 风险的NRXN3基因突变的20%人群中,与我的家族历史相对应的是,有六个基因会增加我患上烟瘾的行为。   还有一个讨厌的可能反应,氟氯西林药物是一个很常见的抗生素,我有一个基因会增加我对这种药物的合适反应,另一个基因则是降低(&ldquo 合适&rdquo 这个词听起来有些做作,但它已被证明是一个有效的心理特质且是高度遗传的)。有两个基因显示我会略微增加患类风湿关节炎的风险。然后,也许,最有趣的是,我注意到旁边的&ldquo 卡铂和紫杉醇药物(肺癌)&rdquo 紫色的圆点。我的EIF4E2基因有一个突变,它的出现会导致用于非小细胞肺癌治疗的药物使患者生存时间下降2.38倍,希望它不是我们想象的那样,即化疗先于癌症杀死我父亲。   很难准确知道这些&ldquo 相关性&rdquo 深到什么程度。研究的质量差别很大,药物敏感性研究具有有益的指导作用,但性状信息(比如我性格开朗外向,但我并不神经质)仍然指出出路在哪儿,因为复杂性疾病很复杂,单个基因的效应很微弱。   虽然我的全科医生拒绝告诉我更多信息,但一位陪同我办理知情同意程序的友好的遗传学家告诉我,现在还缺乏足够多的临床证据,但也要正视检测的结果。   不过,我很高兴在休息的时候,病理学家DeonVenter跑过来问我,他是否可以看看我的基因是否更适合的力量或耐力运动。   &ldquo 你当然可以&rdquo ,我说,&ldquo 但我已经知道我是否适合&rdquo 。我肯定适合耐力运动。我跑步的速度很慢,但我可以一直坚持跑下去。   他用笔轻触我的iPad说:&ldquo 不,你适合力量型运动,你有两个力量等位基因&rdquo 。&ldquo 真的吗?&rdquo 我惊讶地问道,&ldquo 但我跑得这么慢!可以跑很长的距离。我应该怎么做?&rdquo   &ldquo 场地自行车,举重,诸如此类的事情&rdquo ,他说道。   这个多少有点儿令人难以置信。在各种级别的运动中,至少我的基因似乎预示着我可以去做东德举重运动员。它会改变我们日常的运动吗?如果我在年轻的时候就知道的我的基因适合什么类型的运动,我可能就做出了改变。只有上帝知道父母可能制造出什么样的基因信息,或自称&ldquo 处理速度的基因&rdquo 或者&ldquo 智能基因&rdquo 。   这并没有超越可能的边界。JayFlatley预计新生儿的基因组测序在10年内成为常规检测。&ldquo 儿童早发性疾病是一个非常重要的领域。以自闭症为例,如果我们可以在孩子出生后就诊断出来,可以想象,出生后就开始治疗比五六岁时才开始治疗的效果会有效很多。&rdquo   也许并不奇怪年轻父母最有可能尝鲜基因组测序的群体。一种新的基因测试在去年开始推广推,这种无创技术可以测试唐氏综合征,通过采取怀孕母亲的血液样本,而不是使用具有流产风险的羊膜穿刺术,这种应用快速开展起来,被认为是医学史上最迅速采取新技术的案例。更重要的是,就在几个月前,一个研究团队成功地从一个怀孕母亲的外周血中完成了胎儿的全基因组测序。   JayFlatley意味深长地指出,Illumina公司不会考虑这样做。还有更多比优生领域更有意思的创新,已经有一家名为GenePeeks的公司可以将你的基因与一个潜在的配偶进行匹配,制造一个双方的&ldquo 虚拟宝贝&rdquo ,看看是否有任何隐性基因,从而避免双方走到一起时创造出一个遗传性疾病小孩儿。我不确定残障人士维权活动比较活跃的国家如何看待这项技术,但在较为温和的国家,比如中国。&ldquo 这不是一个技术问题&rdquo ,JayFlatley说,&ldquo 而是一个社会问题&rdquo 。他是正确的。技术变革的速度超过了我们处理它的速度,使得我们无暇考虑先进的技术对我们究竟意味着什么。   回到英国,我跟Cardiff大学Cesagen研究中心主任RuthChadwick聊天,他还是人类基因组组织伦理委员会委员,这个委员会即将发布的一份报告,探寻全基因组测序可能带来的伦理问题。&ldquo 你觉得有人比如安吉丽娜&bull 朱莉,如果她的基因信息在出生时就已经知道,她会如何处理,或者如果出生前就已经知道这些基因,她们的父母会选择流产吗?一种疾病也许在50岁时才发病,甚至终生不会表现出症状,又该如何处理?而且不管怎么说,人终有一死&rdquo 。RonZimmern更是直言不讳,他&ldquo 死心塌地&rdquo 反对新生儿的测序,&ldquo 他们(新生儿)不能自己选择同意,那对我来说是完全不能接受的。&rdquo   然而,这是被消费者驱动的技术.目前,只需要几百美元,你就可以做一个所谓的SNP检测,判断各种疾病的易感性,包括老年痴呆症,是否具备某种性格特征以及关于你祖先的信息。AncestryDNA拥有一家检测家族病史的网站Ancestry.com,其高级副总裁KenChahine谈到从开展这项服务起已经有16万人已经接受了99美元的测试,软件分析直接连接基因组信息到家系谱,而且服务已经逐渐扩展到了堂兄弟和亲戚。   Chahine是古巴黎巴嫩裔美国人,他认为,测试证明&ldquo 确实没有什么东西可以作为种族的证据,我们都是混血儿,DNA是伟大的均衡器。我们之间的关系比我们想象的更紧密,我非常乐观看待这种观念对人类社会的影响。&rdquo   我接受了检测,在等待结果时,我Google了半乳糖血症,惊讶地注意到半乳糖血症在爱尔兰行者和吉普赛人中更加流行。多么的令人兴奋!难道我是一个吉普赛人?不过,当然...当我想起父亲黑黝黝的样子,想起我一直喜欢的伟大的儿童经典之作,Diddakoi...   做一个白日梦是无害的。也许Ken的检测可以给出一些有趣的体验,但消费者检测会给出一些遗传关联研究,给你一个百分比的患病风险。而且,一旦一个你可能会患某种疾病的想法植入你的心头,你就很难再打消它。ColinSmith   告诉我,他开始表现出症状后接受了Huntington的检测,&ldquo 我真的表现出了症状,我确信自己得了这种病,虽然,谢天谢地,我没有继承这种病的基因,原先患病的阴影绕在心头,挥之不去。所以检测有一种危险,可能会导致心身症状。&rdquo   在会议的最后一天,我和遗传咨询师EricaRamos就我的卒中风险进行了讨论。只有在一篇文献中提到了这个基因与中风的相关性,且这篇文章并不令人印象深刻(即使这样,我还是写了一张字条嘱咐我老妈每天服用阿司匹林:))。但随后她提到,他们并没有包括APOE基因的检测结果,如果你拥有这个基因的某些突变,可能增加你患老年痴呆症的风险。   我可以看看它,但当它真的来临时,我决定不去碰它。我开始关注&ldquo 不想知道&rdquo 的观点。这预测都是关于风险和概率的,所有的信息表明作为人类的我们并不擅长理解它们,并能够很好地与我们自己的生活联系起来。全球经济危机就是人类不能很好理解风险的一个恰当例子。我很高兴能够完成自己的基因组测序,但也许这是我的错误的风险计算。   谁知道我的基因组在5年、10年后才可能会发现的秘密?但毫无疑问,基因组学将改变医学。当我问BobZimmern,他会最喜欢我的文章中哪一点时,他兴奋地说:&ldquo 我希望人们能够理解基因组学是如何地奇妙,其革命性作用是多么地令人激动,NHS的100,000基因组计划多么地具有非凡的潜力。但同时意识到,我们还没有走到那一步&rdquo 。   我们确实还没有到达,但前方的路已经不远了。
  • 云健康发布四款全基因组检测健康产品
    p   2016新年伊始,云健康基因科技有限公司,在JP摩根健康大会召开之际,于1月11日面向全球隆重推出四款其自主开发的基于全基因组测序的健康产品,为关注健康的人群提供基因大数据指导下的精准保健解决方案。 /p p   据悉,市场上虽然不乏各类基因检测产品,但基本上都是基于人的部分基因和部分位点,而基于人全基因组测序数据开发的健康产品,无论在国内还是国外都可以说是凤毛麟角。因此,云健康这四款全基因组检测健康产品的问世,在基因行业乃至整个健康行业都是一件具有里程碑意义的产品革新。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center"    strong 云健康此次发布的四款产品 /strong /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img style=" WIDTH: 450px HEIGHT: 402px" title=" 1.jpg" border=" 0" hspace=" 0" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201601/noimg/36b92dbe-b1dc-4e26-b2ef-7280628d321f.jpg" width=" 450" height=" 402" /    /p p style=" TEXT-ALIGN: center" GenoMe sup TM /sup —解你奥秘 sup TM /sup /p p    strong 云健康全基因组检测和健康评估 /strong /p p   GenoMe sup TM /sup 是基于国际目前最先进的高通量的全基因组测序平台(HiSeq X10),依靠国际化的分析团队,结合国际权威疾病数据库和云健康自己的中国人群全基因组数据库,从而实现对个人全基因组2万多基因30多亿位点数据进行全基因组范围的深度挖掘和疾病风险评估,为客户提示潜在的患病风险以及精准的个性化用药指导,从而更好地帮助客户了解自身的生命奥秘,更科学更精准地进行保健,为临床医生提供精准诊断和精准治疗的建议。 /p p   所谓人全基因组检测,就是通过血液,组织以及其他体液如唾液等对细胞中的所有DNA(携带人类所有生命遗传信息的2万多基因)进行全面检测的技术,从而使人们能了解自己的所有基因信息,最大程度上预知患病风险。它不仅能够检测遗传病,也可用于评估某些药物的疗效和副反应,如癌症靶向药物,检测出对药物敏感的基因,从而指导医生为病患提供个性化精准治疗。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img style=" WIDTH: 450px HEIGHT: 395px" title=" 2.jpg" border=" 0" hspace=" 0" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201601/noimg/c551630d-88f0-4f61-b9c2-af6a3c91373a.jpg" width=" 450" height=" 395" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center"   Geno span style=" TEXT-DECORATION: line-through" Tumor /span sup TM /sup —远离肿瘤 sup TM /sup /p p    strong 云健康全基因组预防肿瘤检测 /strong /p p   Geno span style=" TEXT-DECORATION: line-through" Tumor /span sup TM /sup 采用国际目前最先进的高通量全基因组测序技术(HiSeq X10),通过全基因组测序检测的结果结合个人肿瘤史、家族肿瘤史进行较准确的风险提示,预测,监测,最终达到超早发现和超早预防和精准诊治。 /p p   众所周知,大多数肿瘤是由生命过程中获得的导致肿瘤的体细胞变异造成的。但是有一部分肿瘤(约5-10%)是由于从父母那遗传到变异而造成了肿瘤的高风险,这类肿瘤被称为遗传性肿瘤。这类肿瘤的特点是在家族内高发,每代人中都可能出现患者。一旦成员携带有害变异,一生患癌的风险非常高。著名的例子,影星安吉丽娜朱莉,由于携带Brca1 的有害变异而患乳腺癌的几率为87%,患卵巢癌的风险为50%。本产品对肿瘤基因的深度分析囊括了来自国际权威文献和数据库业界共认的所有遗传性肿瘤相关的基因,涵盖了以下部位的肿瘤:乳腺癌、卵巢癌、肠癌、子宫癌、黑素瘤、胰腺癌、胃癌、前列腺癌、甲状腺癌、肾癌、眼癌、肺癌,并结合基因与肿瘤的相关性、变异的有害性分析以及个人肿瘤史、家族肿瘤史进行综合风险评价。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img style=" WIDTH: 450px HEIGHT: 413px" title=" 3.jpg" border=" 0" hspace=" 0" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201601/noimg/0727d03c-ae0a-4274-8e73-b929d6e66be6.jpg" width=" 450" height=" 413" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center"   GenoSlim sup TM /sup —还你纤细 sup TM /sup /p p    strong 云健康全基因组预防肥胖检测 /strong /p p   GenoSlim sup TM /sup 采用国际目前最先进的高通量全基因组测序技术(HiSeq X10),通过全基因组测序,分析了到目前为止所有引起成人肥胖的基因以及具有环境-基因相互作用的基因。经过数十万东亚人群的模型训练,本产品能够精准计算风险区间,从而进行肥胖症风险评估与预测。 /p p   肥胖症的遗传度为70%左右,2014年中国18岁以上人群肥胖症发生率34.4%。肥胖症不仅影响个人形象,还会引起一系列疾病如糖尿病、高血压、高血脂、心血管疾病、肌肉骨骼疾病、乳巢癌、子宫内膜癌和结肠癌等。本产品不仅提供风险评估,还同时结合了代谢基因组学、营养基因组学和运动基因组学,为客户提出了个性化的健康管理方案,如节食、运动、饮酒、睡眠、吸烟、微量元素哪个对减肥最有效以及最有效的减肥组合方案,帮助人们减少开支又能快速瘦身,从而预防一系列肥胖相关疾病的发生,让客户能够轻松享受健康生活。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img style=" WIDTH: 450px HEIGHT: 405px" title=" 4.jpg" border=" 0" hspace=" 0" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201601/noimg/7dec568f-7b70-4358-954b-28b79b8c27cc.jpg" width=" 450" height=" 405" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center"   GenoMed sup TM /sup —你的药典 sup TM /sup /p p    strong 云健康全基因组精准用药检测 /strong /p p   GenoMed sup TM /sup 采用国际目前最先进的高通量全基因组测序技术,通过全基因组测序,依据国际权威药物基因组学数据库对药物基因进行深度分析。参照美国药监局FDA和中国药监局CFDA 等机构发布的药物及相关基因检测标准,对十多种常见高发疾病,一百多种药物进行科学准确、全面高效的检测和评估,提供个体化的用药指导服务。 /p p   药物对人类而言是一把双刃剑,可以防治疾病,也可以因为不良反应危害健康。世界卫生组织统计资料显示,全球每年死亡的患者中,三分之一是由于不合理用药,而并非自身疾病导致的死亡。而遗传基因的不同导致个体对药物的临床疗效和不良反应存在显著的差异,因此根据不同基因型来指导个性化用药已经成为各国制定的精准医疗计划中极其重要的一项内容。 /p p   云健康总裁,国家千人计划专家,金刚博士表示: /p p   ”云健康通过这四款创新的全基因组检测产品的发布,希望能为大众解析自己的生命奥秘,远离肿瘤,保持健美,精准用药提供科学的支持,为大众掌握生命健康保驾护航。同时,也为中国健康人群的基因组学研究和即将启动的中国“十三五”精准医疗计划研究提供精准的分析平台。“ /p
  • 全球第一套烟草全基因组序列图谱完成
    12月9日,由中国农业科学院烟草研究所参与规划设计与实施的全球第一套烟草全基因组序列图谱&mdash &mdash 绒毛状烟草和林烟草全基因组序列图谱完成,这是继马铃薯和番茄基因组之后,全球完成的第三种茄科植物全基因组序列图谱。   烟草是重要的科研模式植物,绒毛状烟草和林烟草是栽培烟草的两个祖先种。这两个品种的全基因组序列图谱是目前已知植物基因组序列图谱中基因组最大、组装精度最高、组装结果最好的2个图谱。此项工作的完成标志着烟草研究从此全面进入基因组时代。   绒毛状烟草和林烟草全基因组序列图谱测序是中国烟草基因组计划的一部分。中国烟草基因组计划于2010年12月启动,由国家烟草基因研究中心、中国农业科学院烟草研究所等单位承担。目前,重大专项已在多个领域取得突破性进展,烟草突变体库创制已达27万份并正在进行大规模鉴定和分析,烟草分子遗传图谱构建和重要突变基因定位克隆也取得了突破。在此基础上,科研人员将有序开展绒毛状烟草和林烟草的遗传图谱和物理图谱绘制,并启动大量四倍体栽培烟草的基因组测序工作。
  • 华大智造打造“大人群基因组学一站式解决方案”: 满足百万级高深度全基因组测序需求
    p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em text-indent: 2em " 2020年10月26日,第十五届国际基因组学大会(ICG-15)在武汉拉开帷幕。深圳华大智造科技股份有限公司(下称“华大智造”)在学术报告中分享了“大人群基因组学一站式解决方案”。该方案集样本前处理、文库制备、高通量测序、基因数据管理等模块为一体,从样本到报告全程自动化,目前可满足每年五万到百万级规模高深度全基因组测序需求,全流程均可按需定制。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   华大智造高级副总裁倪鸣表示:“可以看到,近年来大人群基因组测序和分析渐成趋势,国家级别的基因组测序项目不断涌现。全球范围内大人群基因组计划的实施,对高通量基因测序平台技术的水平,对基因测序方案的通量、成本、精准度、智能化等提出了更高要求,华大智造也希望为此贡献己力。” /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 450px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/9b327086-c705-4c70-a688-d724a3567919.jpg" title=" 倪鸣博士.jpg" alt=" 倪鸣博士.jpg" width=" 600" vspace=" 0" height=" 450" border=" 0" / /p p style=" text-align: center margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 华大智造高级副总裁倪鸣在ICG-15分享解决方案 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "    span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 华大智造大人群基因组学一站式解决方案:四大模块, 测序系统超强定制 /strong /span /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   华大智造在大会上分享的“大人群基因组学一站式解决方案”由生物样本库、建库中心、测序中心和数据中心四大核心模块构成。其中,生物样本库主要功能是将全血分离为血浆和白膜层,完成gDNA提取 建库中心则分为文库制备和DNB制备两部分,用于测序文库制备。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 408px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/0fda5a10-f7e1-4498-8f8c-60f8c0c55f48.jpg" title=" 3.png" alt=" 3.png" width=" 600" vspace=" 0" height=" 408" border=" 0" / /p p style=" text-align: center margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 大人群基因组学一站式解决方案布局 br/ /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   而该方案的测序中心采用了超强定制的测序系统——DNBSEQ-T10× 4RS,这是基于华大智造独有DNBSEQ测序技术打造的超高通量测序仪,以满足超高通量测序需求。该测序系统的创新突破点在于,不同于以往华大智造测序平台采用的流道式芯片和封闭式反应系统,DNBSEQ-T10× 4RS运用了浸没式生化方案和开放式反应体系,实现了测序读长、测序质量以及成本投入之间的最佳平衡。一台DNBSEQ-T10× 4RS测序系统支持8张测序载片同时运行,每天可产出最高达20Tb(约200个高深度人类全基因组)的测序数据,单套测序系统可年产超过5万个高深度个人全基因组测序。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   采用该解决方案的前期测试数据显示, DNBSEQ-T10× 4RS测序系统检测SNP的准确度和灵敏度都超过99%,检测Indel的准确度和灵敏度超过98%,均已达到业内领先水平。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 337px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/b1cbd9a8-fdb6-4d01-a6aa-0b4a22c4183a.jpg" title=" T10× 4.jpg" alt=" T10× 4.jpg" width=" 600" vspace=" 0" height=" 337" border=" 0" / /p p style=" text-align: center " 运行中的DNBSEQ-T10 × 4RS /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   最后一个重要模块——数据中心则使用华大智造ZTRON基因数据中心一体机,可实现样本管理、实验室生产、生信分析及数据治理等全周期基因数据管理。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 277px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/9d09841f-83dd-4db0-b6b8-be188225a664.jpg" title=" 2.png" alt=" 2.png" width=" 600" vspace=" 0" height=" 277" border=" 0" / /p p style=" text-align: center margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " ZTRON基因数据中心一体机 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   据介绍,华大智造打造的“大人群基因组学一站式解决方案”拥有四大核心优势:第一,超高通量,单台测序仪年产高深度全基因组测序不低于5万人次 第二,超低成本,其所采用的新型测序方案可有效降低测序成本 第三,超强定制,能够实现全流程可定制化,满足五万到百万级基因组测序需求 第四,该方案从样本到报告全程实现自动化,使测序全流程操作更为便利。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   更进一步,通过其提供的基础版、扩容版方案,可根据客户需求设计设备数量与配置、场地、人员安排等,目前可实现测序深度30x、年产五万至百万的全基因组测序能力。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "    span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 大人群基因组学项目成全球趋势:依托成熟技术,开启精准医疗新时代 /strong /span /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   近两年,华大智造凭借高通量测序整体解决方案及全流程运转能力,不断拓展高通量测序技术创新应用的想象空间。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   2019年9月,由华大智造自主研发的超高通量基因测序仪DNBSEQ-T7正式交付商用。作为全球日生产能力最强的基因测序仪,DNBSEQ-T7配备4联载片平台,四载片连载日产数据量高达6Tb,即一天最多可完成60例个人全基因组测序,是能够强有力推动测序产业跃迁的“超级生命计算机”。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   同年12月,阿联酋启动 “全民基因组计划”,其中华大智造负责建设高通量测序平台,为该计划提供了核心设备支撑,展示了我国基因测序设备制造领域的领先水平。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   当前,大规模人群基因组学研究项目成果正在全球范围内持续拓展,包括美国、新加坡、法国、阿联酋在内的多国政府先后启动国家级大人群基因组计划。不久前,英国政府颁布了全国性基因组学医疗保健战略——《基因组英国(Genome UK)》,将在未来持续利用基因组学对特定患者群体进行干预,以应对新的全球性流行病和公共卫生威胁,生命科学产业进入基因大数据时代。 /p p style=" text-align: justify margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em "   在此趋势下,市场亟需高质量的全面测序方案,华大智造“大人群基因组学一站式解决方案”此番推出,得益于其深厚的技术积淀、强大的自主研发能力及定制化整体解决方案能力,这将进一步推动基因检测技术普及惠民,推动精准医疗发展,加速推进“人人基因组时代”进程。 /p
  • 我国绘制完成首个蒙古族人全基因组序列图谱
    记者18日在内蒙古自治区呼和浩特市召开的&ldquo 世界首例蒙古族人全基因组序列图谱绘制完成成果发布会&rdquo 上获悉,我国科学家绘制完成了全世界首个蒙古族人全基因组序列图谱。   据项目总负责人、内蒙古农业大学生命科学学院动物生物技术重点实验室主任周欢敏介绍,这一研究成果是我国科学家首次独立完成的、具有自主知识产权的蒙古族人全基因组序列图谱,标志着我国的人类学、民族学、人类遗传学及医学健康研究进入了基因组水平。   项目核心研究人员之一、内蒙古民族大学教授白海花说,在这个项目中,科研人员首先对苏尼特王爷家系后代&mdash &mdash 成吉思汗的第三十四代、健康蒙古族男性进行了全基因组测序,并绘制出一个较为完整的蒙古族人全基因组图谱,测序深度和水平达到世界领先水准。   据介绍,项目组还将进行更多样本的蒙古族人全基因组测序分析,构建蒙古族人遗传信息数据库,为今后的医学及其他相关研究提供坚实的基础数据支持。
  • 美国科学院院士谢晓亮:单细胞全基因组测序曙光初现
    谢晓亮   12月21日出版的美国《科学》杂志发表了题为《单细胞全基因组测序探索精子重组规律和遗传缺陷》的论文。同时,该期《科学》杂志也将单细胞全基因测序列为2013年六大值得关注的科学领域之一。   该论文由美国科学院院士、哈佛大学教授谢晓亮课题组与北京大学生物动态光学成像中心(BIOPIC)研究员李瑞强课题组等联合完成。谢晓亮在接受《中国科学报》记者采访时表示,这项工作首次实现了高覆盖度的单个精子全基因组测序,构建了迄今为止重组定位精度最高的个人遗传图谱,这一技术方法在男性不育症研究和肿瘤早期诊断及个体化治疗等生物医学领域有着广泛的应用前景。   谢晓亮指出,单细胞DNA扩增技术和高通量测序技术的发明,使得测序单个细胞(精子)的基因组成为可能,利用单细胞全基因组测序技术来研究人类的染色体重组规律,具有以往技术无法比拟的优势。   首先,精子是天然重组产生的单倍体,取材方便,而且一个人身上可取的精子数量几乎是无限的,可以很容易地研究个人水平的重组分布规律 其次,单细胞全基因组测序技术提供了最高的分子标记密度,减少了偏差,能够得到最为精确的片段交叉重组定位结果,可以非常清晰地揭示片段交叉重组的分布以及个人水平上重组率的分布规律 第三,测序技术本身具有高通量、自动化等特点,随着未来测序成本的进一步降低,可以对一个人更多的精子进行测序,从而获得精度更高的个体特异性的重组率分布图谱,也可以通过比较很多人的精子来研究重组率分布在不同个体之间的差异。   据谢晓亮介绍,以往对人类染色体重组的研究,由于受到实验技术的限制,分辨率一直都比较低,此外由于一个家庭内的孩子数目有限,以往的研究都是在群体水平上开展的,而无法开展个体水平的遗传重组规律研究。   需要注意的是,重组率在整个基因组中并非均匀分布,而是集中在一些散布的狭小区域内,且不同物种之间以及相同物种的不同个体之间都可能存在明显差别。其中,为什么基因区附近的重组率会降低,成为长期困扰学术界的一个难题。   研究人员使用新近发明的MALBAC扩增技术,对一个亚洲男性的99个精子进行了单细胞全基因组DNA扩增,并且利用HiSeq高通量测序技术对每个精子分别进行了一倍深度的测序,其定位精度远远超过几个月前斯坦福大学一个小组的报道。研究人员首次发现,基因区附近重组率的降低由分子机制所决定,而非自然选择的结果,从而一举解决了多年来困扰学术界的生物学难题。   谢晓亮强调,单细胞全基因组测序是一种先进的技术方法,在未来生物医学研究中大有“用武之地”。   例如,谢晓亮等人在此次精子测序结果中发现,有5%的精子基因组是非整倍体的,而非整倍体会造成严重的先天性出生缺陷。因此,利用单细胞全基因组测序技术,有望揭示更多的导致男性不育症的原因。   谢晓亮还指出,已有的研究表明,基因或基因组变异是肿瘤发生的根本原因,利用单细胞全基因组测序技术,可以对获取的肿瘤细胞进行更为精确和深入的分析,了解癌细胞的基因如何突变,以及肿瘤的来源、属于哪种基因型等,为早期检测和诊断肿瘤和肿瘤的个体化治疗提供指导。
  • 人的一生,全基因组测序引发的4个需求
    2014年年初Illumina公司推出的HiSeq X Ten 测序平台,实现了&ldquo 人类基因组测序成本降低至1000美元&rdquo 的设想。该测序平台测序成本为当前其他测序平台成本的20%。换句话说,Illunima公司在引领二代测序市场的发展,促使测序成本呈跳水式骤降。    全基因组测序成本随时间变化图(不包含Illumina的最新平台)   在三代测序平台方面,太平洋生物科技公司的 PacBio RS II测序平台能更好的满足多种特殊区域的准确测序与组装。 PacBio 与X-Ten测序平台经常被联合使用,以获取高质量全基因组数据。科研人员和制药公司对高质量大数据的渴望,以及消费者对低成本测序的需求都将得到实现。   如果,测序成本在未来五年内降到几百美元甚至更低,人们的生活或许因此而改变。当低成本测序普及开来,一个人从出生到死亡,对基因组测序将有4个方面的需求。   1、新生儿全基因组筛查的需求   在美国,尽管各个州的基因检测条件略有不同,但新生儿在出院前都会采集外周血进行各种疾病的筛查。因为即便是全球公认的最好的新生儿基因筛查芯片,也只是筛查健康相关的部分基因。全基因组测序将突破当前血液检测的屏障,并扩大新生儿基因检测的实用性。通过新生儿全基因组测序,医生可以监控个体患病风险,并及时进行预防或早期治疗。《Genetics in Medicine》近期发表了一项调查研究,研究人员对514位新生儿父母进行全基因组测序在健康方面的科普,并征询是否期望给自己的孩子做全基因组检测,83%的父母表示愿意。   2、常规测序检查的需求   即便新生儿出院后,测序的需求也不会停止。虽然检测结果显示你没有影响健康的特殊基因,但是环境作为基因表达和沉默的重要决定因素,影响着你的健康。例如营养、压力、特殊化学试剂、机体锻炼等情况,都会对基因表达进行调控。如果基因测序成本足够低,你或许会每隔几年做一次基因检测,或者在生病时,做基因组测序以探寻基因组上是否有改变。与新生儿基因筛查一样,常规的基因组检查可以在疾病早期阶段进行诊断,进而提前做好预防措施。   3、根据测序信息引导购物的需求   相信阅读自己的基因组会是一件很有趣的事情,有些基因检测结果并不一定会影响你的生活,有些检测结果却可能影响你的购物习惯哦。大多数消费者并不知道,日用消费品巨头宝洁公司,将自己定位为基因组学的引导者。宝洁公司通过对引起人类头皮屑的真菌进行测序,以开发更有效的去屑洗发水,应用到旗下海飞丝品牌洗发水。一些公司也被允许利用基因组测序开发适合各个年龄段的护肤品,甚至还有不引起湿疹的高价尿不湿。   4、探索个性化癌症药物的需求   如果你选用个性化护肤品,又怎么会不选择个性化医疗呢?媒体经常报道个性化医疗,高效经济的测序前景将使个性化医疗成为现实,尽管还有很多需要克服的障碍。以癌症为例,医生可以通过测序癌组织样品,确定癌症的原发位置,以及特异突变。根据这些信息进行个性化的治疗。   也许未来的某一天,你的家中可能会拥有一个设备:当你的家庭成员生病了,这个设备可以将他的基因信息和疾病症状发送到疾病控制中心,之后将会收到更好的治疗方案,病人足不出户便可接受治疗。听上去是不是很不可思议?
  • 解读完你的基因组,后果你曾想过么?
    &emsp &emsp &ldquo 对基因组了解过多也不全是好事。&rdquo 贝勒医学院生物医学伦理学副教授、医学伦理和健康中心主任Amy McGuire,在今年旧金山举办的TEDMED机构年度大会上说,&ldquo 尤其是对自己基因组信息的了解。&rdquo   &emsp &emsp 虽然McGuire 从事人类基因组学研究已有多年,但当被要求捐赠血液用作DNA测序时,她表示很纠结:&ldquo 是时候要直面我的基因缺陷了,我有神经变性疾病的家族遗传史&rdquo McGuire讲述了她死于阿尔茨海默症(又称老年痴呆症)的祖父,&ldquo 我亲眼目睹了疾病侵蚀他的记忆,最终使他完全丧失自我。&rdquo   &emsp &emsp 家族遗传风险有几何   &emsp &emsp &ldquo 我母亲50岁的时候被确诊为帕金森患者。&rdquo McGuire说,&ldquo 当我被要求测序自己的基因组的时候,我的第一想法就是,测序结果对科研发现是有益的,或许对其他患者也有好处,可是我呢?&rdquo   &emsp &emsp 表示,医学界对基因组信息的获取,或许可以带来更有效的甚至救死扶伤的医疗方法,但同时,基因组学信息或许给个人带来不利,尤其是当他们知道自己患了不治之症的时候。她说:&ldquo 很多人都认为解读的组学信息越多越好,但是总有时候基因组预测出来的信息给我们带来很大的负担,尤其是在我们很坚信预测结果的情况下。&rdquo   &emsp &emsp &ldquo 疾病的产生原因远比简单的遗传关联复杂的多。&rdquo 她解释说,&ldquo 我相信基因决定论是组学可靠性的最大障碍。我们常常忽视了基因和环境的复杂关系,也淡化了人文精神对遗传修饰的神秘性。&rdquo   &emsp &emsp 压力源自何处   &emsp &emsp 表示,基因组信息或许已经被曲解成对人的狭隘定义。她担忧自己的遗传预测结果。&ldquo 如果我知道自己有患帕金森或者阿尔茨海默症的遗传风险,甚至其他我无法预料的疾病,比如癌症、糖尿病,那我该怎么办?&rdquo 她说,&ldquo 我会有怎样的感受?我的家人又是什么心情?我母亲会有罪恶感吗?我老公会感觉我是他的负担吗?&rdquo 。   &emsp &emsp 像McGuire一样抵触个人基因组测序的人可能会对遗传信息有不同态度,另外,我们也担心得知患病风险的压力或许会改变人的行为。   &emsp &emsp 说目前将近百万人测了自己的全基因组。她虽然同意她的同事测她的基因组,但是她还没有想好要不要看基因组分析结果。如果看到结果,她希望那些信息不会对她的未来产生影响或者限制。她说:&ldquo 随着越来越多的人进行基因组测序,我希望我们能够利用这些信息去提升健康质量、更好地理解生物学遗传,而不只是用来预测患病风险。&rdquo
  • Nature Genetics:全基因组测序的诊断价值
    根据《Nature Genetics》上发表的一项新成果,全基因组测序有望用于临床上的遗传病诊断。这项研究评估了影响全基因组测序在临床诊断中取得成功的因素。   这个国际研究小组由英国的研究人员领导,对156个病例或家庭开展了临床基因组测序。这些病例有着遗传疾病的特征,但无法通过之前的筛查检测来解释。通过基因组测序,他们诊断出五分之一的病例,其中三分之一以上被认为是孟德尔疾病。   作者在文中写道:&ldquo 我们的结果证明了基因组测序在常规的临床诊断中的价值,但也突出了许多尚未解决的挑战。&rdquo 这篇文章的通讯作者是牛津大学Wellcome Trust人类遗传学中心的Gilean McVean。   McVean及其同事考虑了156个个体或家庭,他们患有原因不明的孟德尔疾病或免疫疾病。研究人员以平均32倍的覆盖度对每个个体的基因组进行测序。对于88%以上的蛋白质编码序列,平均覆盖深度至少为20倍。   研究小组追踪到33个病例中的致病变异,刚好超过21%。孟德尔疾病的诊断率更高。对于68个病例中的23个,他们发现了致病突变,诊断率接近34%。此外,对于14个家系中的8个,他们也能成功诊断,比例达到57%。   当研究人员深入探讨可能影响成功诊断的技术特征时,他们发现,基因组中不同区域的覆盖度变化似乎并没有明显影响他们追踪致病变异的能力。   另一方面,研究小组又强调了在检出和鉴定致病变异时分析方法的重要性。例如,他们发现,采用两阶段的变异检出过程,即本地数据库过滤和多种算法注释基因组相结合,能够有效地鉴定变异,实现更加准确的诊断。   尽管本研究中大部分的疾病元凶落在蛋白质编码区域,可通过外显子组测序来拷问,但研究人员指出,完整的基因组序列有助于发现疾病的非编码因素,并确定基因内疾病相关异常的遗传模式。   不过,研究人员也提醒,在诊断显性遗传的疾病,或其他家庭成员、遗传模式或临床特征的信息不足时,全基因组测序可能太过复杂,或是不必要的时间浪费。   &ldquo 最终,如果特定变异,或同一基因中的另一个变异,在患有相同疾病的其他个体中鉴定出,则全基因组测序将能够可靠地评估这个变异的诊断和预测价值,&rdquo McVean及其他作者谈道。
  • 10万英国病人将接受全基因组测序
    随着基因技术的突飞猛进,英国首相于12月10日宣布了一项雄心勃勃的计划,为10万名患有癌症和罕见疾病的英国病人进行全基因组测序。尽管许多国家都宣称正在以治疗和护理病人的名义解码其公民的脱氧核糖核酸(DNA),但这项新的计划却是与众不同的,因为它将解码全部基因组,而并非仅是一小部分。   首相David Cameron在一份声明中表示,英国政府的国家医疗服务体系(NHS)已经拨款1亿英镑(约合1.6亿美元)用于这项计划。这些经费是上周宣布的未来数年6亿英镑(约合9.65亿美元)研究经费的一部分。这项测序计划预计将花费3到5年的时间。   这项计划联合了欧洲以及世界各地的多项测序计划和生物信息库。今年3月,英国官方公开了其涉及50万人的生物信息库,其中包括健康信息以及血液样本。而在2月,挪威宣布计划对1000名癌症患者的肿瘤基因组进行测序。   新公布的计划可以说是更为深远的。   在美国波士顿市马萨诸塞州总医院进行癌症遗传学研究的肿瘤学家Leif Ellisen指出:&ldquo 根据这项全基因组测序的规模和范围,在我听起来感觉相当独特。&rdquo   还有其他一些全基因组测序工作正在进行当中,例如,一个在纽约进行的项目力图解码多达1000位阿尔茨海默氏症患者的基因组,但是它们在医疗目标和涉及的志愿者数量上都局限性较大。   Ellisen指出,英国研究机构面临的最大挑战将是如何把大量的DNA数据转化并生成能够帮助患者的有用信息。   在这份声明中,Cameron显得很乐观:&ldquo 通过解锁DNA数据的能量,NHS将引领有关更好的测试、更好的药物,尤其是更好的护理的全球竞赛。&rdquo 这份来自唐宁街十号&mdash &mdash Cameron办公室&mdash &mdash 的声明还暗示,那10万名将基因组贡献给该计划的病人将直接从中收益&mdash &mdash 这被Ellisen称为是&ldquo 一种延伸&rdquo 。   迄今为止,只有少量个体从他们的全基因组测序中获益的实例,其中大部分涉及的是一些非常罕见的疾病。尽管在这种规模上进行全基因组测序&ldquo 显然是做了一件非常正确的事情&rdquo ,Ellisen说,&ldquo 但我们并不想过多承诺&rdquo 多快将会有进展出现。   全基因组测序是对一种生物的基因组中的全部基因进行测序,测定其DNA的碱基序列。目前,全基因组测序技术主要包括第二代测序技术(NGS)和第三代测序技术。第二代测序技术已经能够快速、低成本地进行全基因组测序。第三代测序技术于2011年4月正式推广,其单分子实时(SMRT)测序技术完全不同于第二代测序,它的序列读长高达3000bp(碱基对)。
  • 华大基因OpGen联手合作 探寻“完美”全基因组序列
    近日,深圳华大基因研究院(BGI)与基因组光学图谱技术的独家供应机构OpGen公司共同宣布,双方将致力于推广基因组光学图谱技术在人类和动植物全基因组测序组装中的应用。   华大基因和OpGen公司已经成功地合作完成了对人类基因组现有的序列中&ldquo 漏洞&rdquo 的填补工作。双方的研发团队将继续合作完成更多人类及动物全基因组序列。   随着DNA测序技术的发展,研究人员可以花费更低的成本得到更多有效的数据,但是,测序获得的基因组中仍然有许多无法定位和无法鉴别的基因序列存在。OpGen公司的光学图谱技术与新一代测序技术相结合将有助于高效、精确地将组装的基因组序列定位到染色体上,获得高质量的全基因组序列图谱。   华大基因拥有一流的测序能力和强大的计算能力,每年可完成千万个基因组序列。在全基因组测序组装技术的基础上,配合基因组光学图谱技术,该合作项目将会为全基因组测序及基因组学研究的飞速发展提供一个卓越的平台。   OpGen公司开发的基因组光学图谱技术,不依赖序列信息,可以快速生成基于单个DNA分子的高分辨率、有序、全基因组的限制性内切酶酶切图谱。该技术已经被广泛应用于微生物基因组学研究,如比较基因组学研究,菌株分类,全基因组序列组装等。   华大基因研发部门的副总裁徐讯说:&ldquo 通过基因组光学图谱技术与新一代测序技术相结合,我们可以获得更多高质量的具有代表性的参考基因组序列。这将有助于对不同的人群进行更加精确且有针对性的基因组学研究。此外,这两种技术的结合可以改进微生物基因组序列组装结果,在人类元基因组研究领域有巨大潜力,将会极大地促进人类疾病研究的发展和应用。&rdquo   OpGen公司的执行总裁道格· 怀特(Doug White)说:&ldquo 我们很高兴能够与华大基因一起合作,实现基因组光学图谱技术在微生物研究以外领域的应用。我们相信,基因组光学图谱技术与新一代测序技术相结合将为完成复杂的大基因组的全基因组序列带来很大的帮助,能够有效的降低这些基因组学项目的总体研究经费和时间。&rdquo
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