能带间隙

日前，中科院合肥研究院智能所研究员刘锦淮和黄行九带领课题组，在纳米间隙电极传感器件的研究中取得重要进展。 　　纳米间隙电极传感器件的突出特点，是可直接将待测物质的某种特性转化为更简洁、更直观的电信号——如电阻、阻抗等，以实现对目标分子的痕量、高灵敏度检测。其中，针对痕量的待测目标分子，如何获得增强、有效的信号一直是研究热点之一。智能所研究人员运用金纳米颗粒构筑了纳米间隙电极，提出了两种检测新思路。 　　首先，他们通过在纳米间隙电极间引入硒化镉量子点，有效提高了有机分子链霉亲和素检测的灵敏度与信号强度。同时，他们采用电化学阻抗谱和循环伏安法，进一步证实了在紫外可见光照下信号显著增强效应 停止光照后，电化学阻抗值恢复到未加光照的水平。这些发现表明硒化镉量子点的信号增强作用是可靠且可逆的。该研究结果近期发表于国际纳米材料杂志《微尺度》，并被选为当期封面。 　　相反，研究人员将环糊精组装到金纳米颗粒表面，利用环糊精分子(CD)空腔对多氯联苯分子(PCBs)的捕获作用，提出了另一种“抑制电荷输运”式检测新方法，即当不良介电性质的多氯联苯分子进入到环糊精分子空腔后，测量的电流信号强度显示出明显下降。采用该方法对多氯联苯的最低检测浓度可达1纳米。此成果发表在美国化学会《分析化学》杂志上。 　　据悉，上述研究工作获得国家“973”计划项目、国家自然科学基金委重大研究计划“纳米制造的基础研究”、中科院“百人计划”等项目的支持。

被誉为生命科学“登月计划”的人类基因组测序再次取得重大进展：国际科学团队端粒到端粒联盟（T2T）发表了第一个完整的、无间隙的人类基因组序列，首次揭示了高度相同的节段重复基因组区域及其在人类基因组中的变异。这是对标准人类参考基因组，即2013年发布的参考基因组序列（GRCh38）的“重大升级”。当地时间31日，《科学》杂志连发6篇论文报告这一成就。2001年2月12日，由6国科学家共同参与的国际人类基因组计划首次公布人类基因组图谱及初步分析结果；2003年4月15日，公布了人类基因组序列草图。然而由于技术限制，当初的人类基因组计划留下了大约8%的“空白”间隙。这部分很难被测序，由高度重复、复杂的DNA块组成，其中包含功能基因以及位于染色体中间和末端的着丝粒和端粒。新的无间隙版本被称为T2T-CHM13，由30.55亿个碱基对和19969个蛋白质编码基因组成。增加了近2亿个碱基对的新DNA序列，包括99个可能编码蛋白质的基因和其中近2000个需要进一步研究的候选基因。这些候选基因大多数是失活的，但其中115个仍然可能表达。团队还在人类基因组中发现了大约200万个额外的变异，其中622个出现在与医学相关的基因中。此外，新序列还纠正了GRCh38中的数千个结构错误。具体而言，新序列填补的空白包括人类5条染色体的整个短臂，并覆盖了基因组中一些最复杂的区域。其中包括在重要的染色体结构中及其周围发现的高度重复的DNA序列，如染色体末端的端粒和在细胞分裂过程中协调复制染色体分离的着丝粒。新序列还揭示了以前未被发现的节段重复，即在基因组中复制的长DNA片段，已知其在进化和疾病中发挥重要作用。新序列还在识别和解释遗传变异方面具有重要改进，并揭示了关于着丝粒周围区域的前所未见的细节。这一区域内的变异性可能为人类祖先如何进化提供新证据。研究人员称，这一完整的、无间隙的序列对于了解人类基因组变异的全谱和了解某些疾病的遗传贡献至关重要。研究人员表示，下一阶段的研究将对不同人的基因组进行测序，以充分掌握人类基因的多样性、作用以及我们与近亲、其它灵长类动物的关系。【总编辑圈点】基因组的某些区域，其实是一遍又一遍的重复，这些重复区域包括细胞分裂中一些极其关键的部分，也包括可能帮助物种适应的新基因。在过去，所有这些重复使得科学家无法以正确的顺序“组装碎片”——就像高难度的、几乎每一块都相同的拼图，而人们不知道其中哪一块该放在哪，就在基因组图谱上留下了巨大空白。现在的最新成果不再有任何隐藏或未知的部分，或者也可以说，一个全新的基因宝库正在全人类面前徐徐打开。

p 　　自二代测序的技术问世以来，就一直是研究和临床领域关注的重点。随着整个行业的技术发展，二代测序也带动了整个基因研究的产业链。在二代测序的产业链中，上游做检测，中游做分析，下游做应用。在测序价格持续下降的情况下，中游测序数据的生物信息学分析成为了提高效率最大的瓶颈。 /p p 　　传统的测序数据分析依赖于本地服务器的性能。而可以预见的是不断下降的测序价格将会带来更多海量测序数据的产生，而巨大数量的测序数据无疑会延长获得测序分析结果的时间。目前可能较好的解决方法是通过云计算的方式去做，云计算的优势在于能够通过分布式计算对大数据进行处理，从而极大提升运算效率以及降低成本。 /p p 　　目前国外的云计算平台Seven Bridge已经做的比较成熟，对二代测序数据也能够进行快速分析。缺点是作为典型的pipeline式分析，对用户的要求比较高，对于国内用户群体的使用会有一些障碍。而在国内的云计算平台中，GCBI将于2016年2月底发布新的全基因组测序分析平台，虽然还没有公布具体的信息，但是希望能够体现基本功能的高效率和高可用性。 /p p 　　接下来我们看看在不同的领域，测序的云计算平台可能带来的变革与进步。 /p p 　　 strong 科研领域 /strong /p p 　　科研研究者一直是测序的重要使用群体，由于测序成本的持续降低及更多的测序服务供应商选择，可以预见的是测序数据的产量与规模大幅度提升。而这部分数据是必然需要分析的，在没有大规模数据分析平台之前，分析的效率受限于本地服务器的规模，数据量越大，分析的时间也越久。而测序的云计算平台将有望突破这个瓶颈，100个样本，1000个样本，分析的时间都仅跟1个样本的分析时间类似，这将极大降低用户的时间成本。预计随着数据分析平台化的出现，科研研究的周期将大大缩短。 /p p 　　 strong 临床应用领域 /strong /p p 　　在传统的诊疗模式下，临床医生需要各种检查数据以及查体来对病人进行诊断。一旦分子层面的检测在临床进行开展，云计算平台可以通过对同一种疾病临床数据及分子检测数据的收集和快速分析，对特定的病人给出相应的辅助诊断参考，甚至给予相应的用药方案。临床医生在合理应用的情况下，整个诊断的过程将会变得更快速以及更准确。如果未来疾病的发展演变成依据分子水平的变化进行分类，那么诸如GCBI等云计算平台对临床的帮助会更大。 /p p 　　 strong 个人健康 /strong /p p 　　随着测序技术在医疗领域的应用，市面上已经有不少针对个人健康的检测业务了，检测方法包括个人全基因组测序、定制化基因芯片等等。而这些数据的分析与解读也会随着检测成本的下降变得越来越普遍。当每个人都会去做这样的检测时，云计算平台将有望对这部分数据的快速解读提供可行的解决方案。个人用户将更快速地获取自己的结果报告。 /p p 　　 strong 合作模式 /strong /p p 　　鉴于生物信息云计算平台的强大功能，有望在平台与科研单位、临床研究者甚至企业之间搭建各种各样的合作模式。科研单位与云平台的合作能加快科研成果的输出，云平台可以帮助科研单位进行成果的转化与应用 临床研究者可以借助云平台进行辅助诊断，云平台通过临床数据的输入不断使诊断模型优化 企业通过云平台可以推广自有产品，云平台也可以给用户提供更多样的供应商选择。 /p p 　　可以预见的是，生物信息云计算平台的强大能力不仅仅会体现在其计算能力上，临床应用，合作转化等方面都可以展现其潜力。就让我们拭目以待看看云计算平台的发展吧。 /p