基因组分析

据知情人士透露，日本消费电子巨头索尼(Sony)公司计划与 Illumina 成立一家合资企业，并推出人类基因组分析业务。这家合资企业将在日本开展基因组信息分析，并向制药公司出售数据库中的信息。索尼公司目前已将医疗领域作为核心业务。 　　这家合资企业将由索尼的子公司 M3 与 Illumina 合作成立。它将利用 Illumina 的测序仪器对医院及其他医疗机构提供的血液样本进行分析。此外，它还会积累来自患者个体的分析数据，并出售给制药公司、科研院所及其他机构。 　　实际上，去年 10 月，索尼总裁平井一夫(Kazuo Hirai)就宣布，到 2020 年之前，该公司医疗业务的销售额将从目前的数百亿日元提高到 2000 亿日元(折合 20.4 亿美元)。 　　基因组信息分析将为索尼的医疗部门带来快速扩张的机会。它目前的应用也在不断扩展，如预测个体是否有可能罹患疾病。之前，好莱坞明星安吉丽娜&bull 朱莉通过基因检测发现她患上乳腺癌的风险较高，故接受了双侧乳腺切除术。 　　在日本，基因组分析目前主要由理化学研究所(Riken national research institute)及其他大型研究机构来开展。理化学研究所的一位高级官员表示，越来越多的公司将也有可能开展基因组分析业务。 　　&ldquo 多亏了先进设备的引入，基因组分析才变得更加容易开展，&rdquo Riken基因组网络分析支持项目的主管 Naoto Kondo 谈道。 　　索尼子公司 M3 为医生提供医学论文的信息及其他服务，目前在日本已有一些固定的客户。利用 M3 的知名度和坚实的客户基础，索尼希望其新业务能收到尽可能多的订单。 　　因传统电子业务的增长空间有限，索尼等电子巨头也开始进军新的市场，希望能够找到新的利润增长点。医疗器械等领域便成为他们主攻的方向之一。 　　今年 4 月，索尼和奥林巴斯共同宣布成立索尼奥林巴斯医疗解决方案公司。新公司注册资金 5000 万日元，由索尼控股 51%，奥林巴斯持股 49%，旨在整合索尼在数码影像等电子领域的技术与奥林巴斯的镜头光学技术及其在医疗产品领域的制造和研发经验，从事创新医疗产品的研发、设计、生产和营销。

据日本媒体报道，索尼公司计划与Illumina成立一家合资企业，并推出人类基因组分析业务。 　　据知情人士透露，这家合资企业将在日本开展基因组信息分析，并向制药公司出售数据库中的信息。索尼公司目前已将医疗领域作为核心业务。 　　这家合资企业将由索尼的子公司M3与Illumina合作成立。它将利用Illumina的测序仪器对医院及其他医疗机构提供的血液样本进行分析。此外，它还会积累来自患者个体的分析数据，并出售给制药公司、科研院所及其他机构。 　　实际上，去年10月，索尼总裁平井一夫(Kazuo Hirai)就宣布，到2020年之前，该公司医疗业务的销售额将从目前的数百亿日元提高到2000亿日元(折合20.4亿美元)。 　　基因组信息分析将为索尼的医疗部门带来快速扩张的机会。它目前的应用也在不断扩展，如预测个体是否有可能罹患疾病。之前，好莱坞明星安吉丽娜&bull 朱莉通过基因检测发现她患上乳腺癌的风险较高，故接受了双侧乳腺切除术。　　在日本，基因组分析目前主要由理化学研究所(Riken national research institute)及其他大型研究机构来开展。理化学研究所的一位高级官员表示，越来越多的公司将也有可能开展基因组分析业务。 　　&ldquo 多亏了先进设备的引入，基因组分析才变得更加容易开展，&rdquo Riken基因组网络分析支持项目的主管Naoto Kondo谈道。 　　索尼子公司M3为医生提供医学论文的信息及其他服务，目前在日本已有一些固定的客户。利用M3的知名度和坚实的客户基础，索尼希望其新业务能收到尽可能多的订单。 　　因传统电子业务的增长空间有限，索尼等电子巨头也开始进军新的市场，希望能够找到新的利润增长点。医疗器械等领域便成为他们主攻的方向之一。 　　今年4月，索尼和奥林巴斯共同宣布成立索尼奥林巴斯医疗解决方案公司。新公司注册资金5000万日元，由索尼控股51%，奥林巴斯持股49%，旨在整合索尼在数码影像等电子领域的技术与奥林巴斯的镜头光学技术及其在医疗产品领域的制造和研发经验，从事创新医疗产品的研发、设计、生产和营销。

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

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

p style=" text-align: center " img title=" 20170815021406938.jpeg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/c16aef1a-48bf-40f9-94ee-47803ed7e7ca.jpg" / /p p 　　IBM与纽约基因组研究中心(NYGC)针对数十个脑部癌症患者的基因组学进行了研究，报告显示IBM Watson仅用10分钟时间就完成对脑癌患者基因组的分析，但人类专家需要用160个小时来完成同样的工作。但IBM Watson提出的治疗方案并没有人类专家的方案精确周到。 /p p 　　本文主要分析研究中解决的两个问题：1)是否扫描整个基因组比只进行“基因面板”测试得到的信息更全面 2)将IBM Waston和NYGC专家团队所做的基因组分析进行比较。 /p p 　　本文来源于spectrum.ieee.org，作者Eliza Strickland 由亿欧编译。 /p p 　　在治疗脑部癌症的时候，时间是至关重要的。 /p p 　　IBM与纽约基因组研究中心(NYGC)针对数十个脑部癌症患者的基因组学进行了研究，该研究报告显示IBM Watson仅用10分钟时间就完成对脑癌患者基因组的分析，并提出了一项治疗计划，这展示了人工智能在改善病人护理方面的潜力。然而，人类专家需要耗费160个小时做出类似的计划。虽然Waston在时间方面领先，但其治疗意见和效果可能并不是最佳的，因此这并不意味着机器将完全战胜人类。 /p p 　　该研究基于以下案例。一名患有头痛和行动困难症状的76岁男子去医院检查，脑部扫描显示为恶性胶质母细胞瘤，于是医生快速实施治疗计划。IBM Waston和医生都对该男子的基因组进行了分析，并分别提出了一项治疗方案，但不幸的是，该男子病情恶化太快，不久后便去世了。 /p p 　　IBM不断致力于优化其认知技术平台Waston，以应对医疗方面的多重挑战，包括加快药物研发速度，以及提高患者护理方法，其特点是其自然语言处理能力。因此，在基因组学方面，Waston可以自行查阅来自医疗文献及其他来源的2300万篇期刊文献，并进行消化理解。Watson基因组学科研团队的负责人Laxmi Parida表示，大多数癌症患者在检查基因突变时，并没有扫描体内的整个基因组(包括30亿个DNA单位)，而是只进行“基因面板”测试，即只检查那些在已知癌症中起作用的基因子集。相对于全基因组检测，“基因面板”测试快速，但结果可能并不全面。 /p p 　　这项新研究发表在《神经遗传学》杂志上，并引用上述76岁患者的案例来阐述以下两个问题。 /p p 　　首先，研究人员想知道是否扫描整个基因组比只进行“基因面板”测试得到的信息更全面呢?Parida说：“我们试图解答这个问题，是否全基因组检测会得到更多有用的信息?”这个问题的答案是肯定的。NYGC的临床医生和Waston发现，那些不在“基因面板”测试范围内的基因突变有助于为找到潜在药物和临床试验提供建议。 /p p 　　其次，研究人员希望将IBM Waston和NYGC专家团队所做的基因组分析进行比较。Waston和NYGC专家团队都获得了病人的基因组信息，并识别出了突变的基因，然后通过医学文献来检查这些突变是否在其他癌症中有所出现，继而寻找治疗成功的相关报告，最终检查患者是否具备临床试验的条件。专家团队花费160个小时来完成这一系列操作，而Waston则在10分钟内完成。 /p p 　　尽管Waston率先提出解决方案，但其方案可能不是最好的。NYGC的临床医生发现了两种基因突变，综合考虑来看，医生建议患者参与临床试验。如果患者具备参与临床试验的条件，他就会被纳入这个实验，作为其生存的最佳机会。但Waston并没有综合考虑这些信息，因此Waston没有建议患者进行临床试验。 /p p 　　虽然人们很容易把这项研究看作是人类和人工智能之间的竞争，但NYGC的负责人兼首席研究员Robert Darnell并不这样认为，他表示：“NYGC提供了肿瘤学家和生物学家的临床输入，但Waston提供的注释使分析更加快速。” /p p 　　Robert Darnell表示，医生需要像Waston这样的人工智能工具，才能跟上医疗数据的迅猛增长。IBM的Parida指出，近年来，全基因组测序成本直线下降，这使得全基因组测序将很快成为癌症治疗的常规部分。如果IBM Watson或类似的人工智能系统能够迅速获得这些数据，那么他们就有机会及时提供治疗建议，以挽救类似脑癌患者的生命。 /p p 　　Darnell表示，他希望IBM Waston将成为癌症治疗的一个常规部分，因为临床医生需要处理的数据实在是太庞大了。他说：“我认为，让医生投入更多的精力来处理雪崩一样的数据不是很好的选择。时间对患者来说是非常重要的一个因素，机器学习和自然语言处理工具或许能够提供更多有价值的东西。” /p p /p

WHO建议，预防EHEC感染，关键要把食物&ldquo 煮透&rdquo ，至少使食物中心的温度达到70℃。多位卫生专家也表示，勤洗手和对生鲜蔬菜采取严格的卫生措施，将有效预防EHEC的感染。 　　5月中旬，一种被称为EHEC(肠出血性大肠杆菌)耐抗生素细菌导致的疫情在德国北部集中暴发。 　　在过去一周内，共发现1000多例EHEC确诊或疑似病例，遍布德国16个州中的15个州，目前已证实有10人死亡。 　　EHEC疫情蔓延 　　5月15日，德国下萨克森州一位83岁老妇被发现有严重肠出血症状后，被紧急送往医院。21日，她在医院死去。不久之后，德国卫生部门证实，这位老妇被EHEC中的一种亚型感染。 　　情况还在恶化。5月24日早些时候，Bremen的一位年轻妇女也因感染EHEC在当地医院死亡 还有一位感染EHEC的妇女死亡原因尚不明朗。 　　不仅如此，目前感染EHEC的患者中，有40名重度患者情况不容乐观，他们不同程度地出现了肠出血、腹水和肾功能衰竭症状。 　　更可怕的是，此次流行的EHEC亚型是经过变异的耐抗生素细菌，疑似超级细菌。 　　&ldquo 当前的疫情超过了任何一次历史上的状况，EHEC从没有在德国如此集中暴发。&rdquo 来自基尔市石勒苏益格&mdash 荷尔施泰因(Schleswig-Holstein)医学院的生物学家Werner Solbach说。 　　事实上，德国每年大约有1000人感染此类细菌。然而最近一星期的感染人数，已经相当于过去一年的总和，且2/3是女性。 　　更令人担心的是，目前的疫情已经不限于德国。据德国媒体报道，与德国北部接壤的丹麦已出现一例初步确诊感染EHEC的病例和至少6例疑似病例。 　　不过，德国相关部门的反应速度值得称道。在不到半个月的时间里，卫生部门宣称找到了导致这次疫情的始作俑者。 　　5月24日，位于德国不伦瑞克的亥姆霍兹联合会传染病研究中心使用电子显微镜获得了此次感染的EHEC的电镜照片。而该国明斯特大学医院26日则宣布，此次疫情是由被称为&ldquo Husec41&rdquo 的EHEC亚型变异引起的。 　　同样是在26日，德国汉堡卫生研究所宣布，在产自西班牙的生鲜黄瓜中检测出了EHEC病菌，目前专家还无法排除其他食品携带这种病菌的可能性。 　　在德国北部，中国留学生秦涛(化名)则发现，他所在地区的超市已将所有来自西班牙的黄瓜下架。 　　看来，EHEC以蔬菜为传染媒介有迹可循。 　　从此前世界卫生组织(WHO)公布的研究资料来看，越来越多的EHEC暴发与食用水果和蔬菜(芽苗菜、生菜、凉拌卷心菜、色拉)有关，污染可能是由于种植或处理期间的某一阶段接触到了家畜或野生动物粪便所致。 　　中国疾控中心首席科学家曾光向《科学时报》记者表示，中国疾控中心肯定在密切关注德国的疫情。但此外，他并未透露更多信息。 　　中国机构出援手 　　&ldquo 汉堡大学医学院主动和华大基因研究院取得了联系。&rdquo 欧洲华大市场总监韩新华说。 　　原来，汉堡大学医学院计划通过对该致病性大肠杆菌进行DNA测序，从而了解菌种的变异信息。鉴于欧洲华大的测序能力在欧洲已有了一定的知名度，他们在第一时间寻求和中国伙伴的合作。 　　欧洲华大也作出承诺，不但会对这次发现的变种EHEC进行测序和基因组分析，而且不会收取任何费用。 　　&ldquo 我们将协助德国研究人员尽快找出致病原因、确定治疗方案，以便及时采取有效的措施，防止疫情进一步恶化。另外，也会为其在药物筛选、新药研发、后期预防等方面提供主要依据信息。&rdquo 韩新华说。 　　记者了解到，此次汉堡大学医学院委托的测序工作，将在中国深圳进行。在被问到什么时间可以公布结果时，韩新华称华大基因有几个不同级别的测序方案，但时间目前不好估计。 　　而一位不愿意透露姓名的专家告诉《科学时报》记者，大肠杆菌的基因组较小，测序在一天左右即可完成，加上序列拼接和基因组分析，&ldquo 时间可能在数天内&rdquo 。 　　EHEC的前生后世 　　作为大肠杆菌的一种，虽然EHEC可引起严重的食源性疾病，但大部分大肠杆菌是生存于人和温血动物肠道内的常见细菌，大多数菌株并无害。 　　EHEC属于大肠埃希氏菌，所导致的感染可以产生轻度腹泻、出血性肠炎(HC)、溶血性尿毒综合征(HUS)、血栓性血小板减少性紫癜(TTP)等。此次的变种亚型可引起较严重的溶血性尿毒综合征，并导致肾衰竭。 　　在此次疫情暴发之前，导致大规模疫病的EHEC多以O157：H7血清型菌株为主，它是一种能产生志贺毒素的大肠杆菌。 　　1996年，日本暴发EHEC疫情，造成9451人发病，似与学校午餐中食用污染的萝卜缨有关 2006年，美国也遭受过一次EHEC侵袭，造成1人死亡、14人肾脏损伤，至少94人因此住院治疗。 　　而这次，发生在德国的EHEC感染与以往都有不同。 　　据德国媒体报道，以往超过八成的EHEC病人都在18岁以下，而这次大部分患者是成年人，而且大部分是注重健康的女性。 　　韩新华告诉《科学时报》，欧洲华大的德方合作单位确认，抗生素对此次的EHEC病原几乎失效。 　　但中国疾控中心传染病研究所所长徐建国却有些不同意见。他告诉记者，EHEC对一些抗生素耐药很正常。但是不是几乎所有的抗生素都失效，则需要经过很严格的实验调查。 　　事实上，对几乎所有抗生素都耐药的细菌以NDM-1为代表，但是目前它只在医院中有较多感染，传播能力并不强。 　　不管如何，这种疑似&ldquo 超级细菌&rdquo 会致严重的疾病后果。WHO认为，规范的卫生习惯可预防很多食源性疾病病菌的传播。 　　WHO建议，预防EHEC感染，关键要把食物&ldquo 煮透&rdquo ，至少使食物中心的温度达到70℃。多位卫生专家也表示，勤洗手和对生鲜蔬菜采取严格的卫生措施，将有效预防EHEC的感染。

2011年7月20日，安捷伦公司今天宣布，Molecular Genomics已成为安捷伦芯片基因组分析在东南亚的首个认证服务提供商。 　　Molecular Genomics将使用安捷伦的CGH/SNP芯片、基因表达和microRNA产品提供芯片服务。 　　Molecular Genomics在今年早些时候从Genomax Technologies公司分出，主要提供基因组学合同研究服务，其服务的对象是新加坡及其他东南亚地区的生命科学机构和生物科技公司。 　　Molecular Genomics首席技术官Jeffrey Wee在一份声明中说，“安捷伦芯片平台将是公司提供基因组学服务的核心平台之一。”

近日，英国基因组分析中心(TGAC)主办了一个关注基因测序数据处理的研讨会，其旨在更好理解下一代测序(NGS)数据，促进高效的NGS数据存储、检索、分析、工作流程的发展。研讨会报告内容涵盖数据分析和管理、生物信息学培训、功能和病原体基因组学等领域。 　　共有28个国家的70名相关人员参与会议，探讨了最先进的NGS数据分析、目前面临的挑战及应用等问题。该研讨会也是TGAC与欧洲合作伙伴SeqAhead科学技术合作(COST)行动的一部分，旨在为科学团体制定一个协调的行动计划，从而利用先进的生物信息学技术处理不断发展的NGS数据。 　　NGS技术可以使用高通量的方法，将测序过程并行化，能够同时处理成千上万的DNA序列。这些技术以史无前例的规模产生着数据。这些新技术产生的大量数据需要新的数据处理及存储方法，使得生命科学领域迫切需要新的、改进的方法以促进NGS数据的管理和分析。 　　TGAC是一个关注基因组学和计算生物学发展的研究机构。TGAC是获得英国生物技术与生命科学研究理事会(BBSRC)战略性资助的8个机构之一。TGAC可以提供先进的DNA测序设备，其多元互补的数据生成技术在整个领域中都是极其突出的。这个机构是英国从事多重及复杂数据集研究、分析、注释的创新性生物信息学中心。它拥有欧洲生命科学研究领域最大的计算硬件设备。 　　TGAC同样也积极参与到发展新平台的工作，为不同学术或业界用户提供计算工具或处理能力，促进计算生物科学的应用。另外，TGAC还以课程和研讨会的形式提供培训项目，针对学校、教师以及普通群众通过对话、科学交流活动形式推广项目。

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

全球权威调研机构Technavio最新报告显示，预计在2013到2018年全球基因组学和蛋白组学分析仪器市场将保持7.83%的复合年增长率。 　　基因组学研究的是基因及其功能，蛋白质组学研究的是蛋白质组或组蛋白的结构和功能，两者均使用分子生物学和生物信息学的工具和技术。基因组学通过绘制基因和DNA序列来了解基因组的结构和功能。一个蛋白质组是一个基因组在特定时间内表达的一整套蛋白质。蛋白质组学主要涉及的是使用分子生物学、生物化学和遗传学来分析蛋白质，这些蛋白质是通过基因编码而来。蛋白质是所有细胞的主要组分，而且控制细胞的不同功能特性。基因组和蛋白质组结构或功能的缺陷可能导致疾病，因此基因组学和蛋白组学技术在科研、新药研发、疾病诊断中发挥着重要作用。这些应用都需要基因和蛋白缺陷的识别和研究，而基因组和蛋白质组的蛋白质分离、净化、识别、量化和分析都需要仪器、试剂和软件。基因组学和蛋白质组学用到多种分析仪器，但应用最广泛的是色谱系统、质谱系统、PCR系统和下一代测序系统。 　　目前，基因组学和蛋白组学领域的主要供应商有安捷伦、Bio-Rad、罗氏集团、Illumina、PE和赛默飞，其他比较优秀的供应商还有BD、布鲁克、GE医疗、JASCO、日本电子、Luminex、Qiagen NV、Rigaku Corp.、岛津、西格玛、Spectrolab Systems、Waters等。 　　这个市场发展的主要推动力为基因组学和蛋白组学技术的完善，主要挑战在于基因组学和蛋白组学知识的缺乏，主要趋势为聚焦于药物研发和疾病诊断。

2015年2月1日 讯 /生物谷BIOON/-- 美国国家儿童医院(Nationwide Children' s Hospital)的研发人员最近在Genome Biology上发布了一个自主开发的分析软件。 　　第一个人类基因组测序完成耗时大约13年，耗费30亿美元，而现在技术测序技术的发展，使得即使是很小的研究小组都可以在几天之内完成基因组测序。但是从测序产生的巨大的数据分析得出真正能用于研究或者临床的信息一直是一个挑战。而彼得· 怀特博士和他带领的团队针对这个问题，利用新颖的计算技术，开发了一个名为"丘吉尔"(Churchill)的计算管道，表示"丘吉尔"可以在短短90分钟内完成全基因组样品的有效分析。 　　"丘吉尔"自动输入原始序列资料，通过一系列密集复杂和计算，最终分析出有临床或者科研意义的的遗传变异体。这个过程中的每一步，"丘吉尔"都有优化，以显著减少分析时间，但不损害数据的完整性，该分析是100%的可重复性。"丘吉尔"采用的平行化(parallelization)的算法克服了染色体带来的平行化限制，极大提升了数据输入的平衡性和分析中数据重新组合，去分，再校准和基因型分型的执行性。通过检查在数据分析过程中的计算资源的利用，相比其他两种分析管道-HugeSeq和GATK-Queue只能分别利用46%和30%的数据资源，"丘吉尔"的利用率达到了92%，并在多个服务器非常有效地进行缩放。"丘吉尔"输出结果，在与其他计算管道比较，被证明具有最高99.7%的灵敏度 最高99.99%的精读和99.66%最高整体诊断效率。 　　这种效率和能力，证明"丘吉尔"或能够进行人口规模的基因组分析。为了证明"丘吉尔"的能力，怀特博士和他的团队成功地分析了千人基因组项目所产生的第一阶段的原始数据(千人基因组项目是以生成世界各地的多个群体人类遗传变异的公众目录为目的的国际合作项目)。利用亚马逊网络服务(AWS)的云计算资源，"丘吉尔"仅用七天便完成1088个全基因组样本的分析，并确定了数以百万计的新的遗传变异。 　　"丘吉尔"的发布是测序技术一个极大的进步。它极大降低测序分析的成本，突破了当今测序分析计算的瓶颈，特别为现在大人口规模的基因组学的研究提供便利。

2023年8月8日， Element AVITI™ 系统（一款颠覆基因组学行业的创新 DNA 测序平台）的开发商Element Biosciences, Inc. 宣布扩大与安捷伦科技公司的商业合作范围，共同在美国开始销售 Element 和安捷伦产品。 此次合作基于两家公司去年签订的合作营销协议，协议中展示了 Element 的 AVITI 系统与安捷伦业内出众的 SureSelect 靶向序列捕获基因组合的集成。此次合作为 Element AVITI 系统扩大了销售范围，并进一步提高了安捷伦的 SureSelect 产品组合的用户体验。安捷伦和 Element 将推广、销售彼此的产品并提供相关的培训。 Element Biosciences 财务部高级副总裁 Logan Zinser 表示：“我们很高兴能与安捷伦合作，为安捷伦的 SureSelect 测序基因组合和试剂的用户带来 AVITI 出色的质量和灵活性。我们与安捷伦的下一步合作有助于将这些基因组学工具扩展用于更多的客户，并为他们提供卓越的价值和性能。”安捷伦副总裁兼整合基因组学事业部总经理 Kevin Meldrum 表示：“在与 Element 达成成功的合作营销协议之后，我们继续扩大合作范围，为更多的客户提供 AVITI 平台与经过广泛验证的可靠 SureSelect 解决方案的综合优势。我们的合作伙伴关系将继续加速这一强大工具的应用，以满足快速、经济且准确的测序和基因组分析需求。”据了解，Element Biosciences 是一家测序行业的新锐企业，主要产品为DNA测序平台Element AVITI™系统，目前发展势头迅猛。1月份，Element Biosciences CEO Dr. Molly He（何敏博士）在全球最受关注的生命科学行业会议的J.P. Morgan大会上正式宣布Element AVITI™测序仪的突破性方案。2022年12月，Element Biosciences正式宣布成立中国代表处。其采用的中文名称为：元素生物科学公司。今年以来在中国也与生物科技企业达成合作，推广相关产和解决方案。

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。

来自德国及美国等处的研究人员针对基因组特别大，难以进行全基因组测序的动物，提出了以转录组测序与蛋白质组分析联合以解析功能基因的策略，并以蝾螈进行实验，开辟了组织及器官再生研究的新思路。该研究成果已发表近期的《Genome Biology》杂志上。 蝾螈是一种在侏罗纪中期演化的有尾两栖动物，目前存活的约有400种。红色斑点蝾螈虽然小，但其组织工程学技艺却令人惊叹。蝾螈在失去了组织，包括心肌、中枢神经系统元件甚至眼睛的晶状体后仍能再生。一般来讲，动物的再生组织的能力是所有多细胞动物所共有的古老程序，因此，医生们一直希望蝾螈的这种能力依赖于基础遗传学程序，而该程序潜伏在包括哺乳动物在内的所有动物中，这样他们就可以在再生医学中利用蝾螈的再生机制。 然而蝾螈的基因组十分庞大，比人类基因组大十倍，要从头获得蝾螈的全基因组序列不容易。因此研究者们将目光转向基因表达所产生的RNA，他们利用454新一代测序技术对蝾螈的转录组进行了研究。经过从头组装N. viridescens的转录组，获得了超过120,000个RNA转录本，约有15,000个转录本编码蛋白质，其中有826个转录本是蝾螈所特有的。这些转录本中包含了不同器官所有再生阶段的转录本，这些转录本中的一部分与其它生物相似。通过对蝾螈胚胎和幼体的心脏、四肢、眼睛、尾、肝脏、脾脏等组织中再生过程表达的蛋白的分离以及质谱分析方法，对这些蛋白进行分类及与转录本的比对。 通过454新一代测序结果与质谱技术的结合，发现了500多个其它生物中从未被发现的肽段，接下来会进一步探索这些蛋白是否与再生能力相关。这项研究不仅为目前科学家们提供了两栖类动物的基因数据，更为基因组测序困难的动物研究，提出了一种新思路。 参考文献： Genome Biol. 2013 Feb 20 14(2):R16. A de novo assembly of the newt transcriptome combined with proteomic validation identifies new protein families expressed during tissue regeneration.Looso M, Preussner J, Sousounis K, Bruckskotten M, Michel CS, Lignelli E, Reinhardt R, Hoeffner S, Krueger M, Tsonis PA, Borchardt T, Braun T.

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

2022年9月22日，中国农业科学院作物科学研究所联合中国科学院微生物所、山东省农业科学院农作物种质资源研究所、国际半干旱热带作物研究所和澳大利亚默多克大学等国内外多家单位在Nature Genetics上以长文的形式发表了题为Improved pea reference genome and pan-genome highlight genomic features and evolutionary characteristics的研究论文。研究团队完成了中国豌豆主栽品种“中豌6号”的基因组组装和解析，解决了长期以来悬而未决的豌豆基因组精细物理图谱组装难题，揭示了豌豆基因组结构和进化的独特特征，发掘了一批与粒型、株高和荚型等孟德尔性状和重要农艺性状相关的位点和基因，同时构建了栽培和野生豌豆泛基因组，展示了豌豆近缘野生种和地方品种作为未来豌豆育种改良资源的巨大潜力。高质量的参考基因组、注释和泛基因组对豌豆种质资源挖掘利用和育种改良的基础与应用研究具有重要参考价值和指导作用，同时也为其他豆科作物基因组和泛基因组研究提供了重要借鉴。自孟德尔发现遗传定律以来，豌豆作为遗传研究的“明星”植物，受到了学界和公众的广泛关注。豌豆 (Pisum sativum L., 2n=2x=14) 是一年生冷季食用豆类，属于豆科（Leguminosae）、蝶形花亚科（Papilionoideae）、野豌豆族（Viceae）、豌豆属（Pisum L.）。豌豆富含蛋白质、淀粉、纤维素和多种矿物质，是粮菜饲兼用的食用豆类作物，在世界范围内广泛种植。据FAO统计资料显示（http://www.fao.org/faostat/），世界豌豆的总产量和种植面积逐年增加，中国豌豆特别是鲜豌豆的总产量与种植面积也增长迅速。同时，豌豆的生物固氮能力可以减少氮肥使用，有效改善土壤结构，还可作为倒茬作物减少病虫害，促进农业和自然生态系统的可持续发展。作物种质资源是支撑农业发展创新和作物遗传改良的物质基础，目前国家作物种质库保存豌豆种质资源达到7000余份，蕴藏着丰富的遗传多样性，亟待深入挖掘和利用【1】。图1 中豌6号形态特征及豌豆种质资源多样性豌豆基因组大小约为4.28 Gb，远大于大豆（4倍）、鹰嘴豆（6倍）、普通菜豆（7倍）、绿豆和小豆（8倍）等其他豆科作物基因组，其基因组中有超过80%的重复序列。由于豌豆基因组的复杂性，直到2019年，国际上才公布了第一版以二代测序技术（Next Generation Sequencing, NGS）为主的豌豆参考基因组，为豆科植物基因组进化提供了新的见解【2】。然而，由于NGS技术的短板，这一版基因组组装得到的218,010个contigs的 N50 值仅为37.9 Kb，组装结果碎片化严重，尤其是在复杂的重复区域，与高质量参考基因组的标准相去甚远【2】。此外，研究表明，与国外豌豆种质资源相比，中国豌豆具有独特的遗传背景和丰富的遗传变异【3】。由于缺乏豌豆高质量基因组和精细物理图谱，严重滞后了豌豆重要农艺性状的遗传解析和种质资源挖掘利用进展，尤其阻碍了对国内外不同豌豆种质资源的综合利用。为了解决上述科学难题，研究团队利用中国豌豆主栽品种“中豌6号（ZW6）”，以PacBio 单分子实时 (SMRT) 测序为基础，结合 10x 长片段测序、Bionano 光学图谱和染色质三维构象捕获 (Hi-C)，以及 Illumina NGS 技术，联合优化多种组装策略，完成了迄今为止最高质量的豌豆基因组精细图谱和基因注释（图2）。该基因组组装大小约为3.8 Gb，序列对总共7条染色体的定位率达到97.96%，组装的contig水平N50达到了8.98Mb。通过遗传图谱一致性评估、BUSCO分析、Merqury分析以及LAI分析在内的综合基因组组装评估方法，均表明该组装在连续性、准确性和完整性方面表现优异。此外，该组装共注释出47,526个编码基因，并且在基因完整性、调控区完整性、转座子组装完整性和注释完整性方面均得到了明显改善。豌豆基因组高质量精细物理图谱的获得，拓宽了我们对豌豆巨大基因组背后遗传学的了解，为豌豆重要农艺性状的遗传解析和种质资源的挖掘利用提供了宝贵基因组资源。图2. 豌豆基因组的重要特征。豌豆大约在10,000 年前被驯化，被认为是最早驯化的豆类作物之一。然而，尽管它在推进植物遗传学方面发挥了关键作用，但豌豆属内的物种划分长期存在争议，其驯化过程仍不清楚【4】。研究团队基于118个栽培和野生豌豆的全基因组重测序数据，不仅揭示了栽培和野生豌豆SNP、InDel和SV等不同变异类型的基因组多态性特征，同时基于SNP和SV多态性变异信息的群体遗传结构和系统发育分析，阐明了栽培和野生豌豆的群体遗传结构，支持豌豆属内包含3个物种P. fulvum、P. sativum 和 P. abyssinicum的结论。同时在 P. sativum中鉴定出了三个遗传分组，其中 P. sativum II (PSII) 和 P. sativum III (PSIII) 主要对应于代表亚洲和欧洲不同地理区域栽培豌豆的两个遗传分组，可能与豌豆驯化后的传播途径有关（图3）。以上结果解决了长期以来关于豌豆属物种划分的争议，为豌豆起源驯化提供了新的基因组学证据，也为豌豆种质资源的综合开发利用提供了科学依据。图3 基于SNP (a, b, e)和SV (c, d, f)的118份栽培和野生豌豆的群体遗传结构。孟德尔通过研究豌豆的七个性状发现了遗传规律，开创了遗传学研究的先河。在过去的几十年中，孟德尔研究的四个性状包括粒型（R/r）、株高（Le/le）、子叶颜色（I/i）以及种皮和花色（A/ a)的四个基因位点已经被克隆并进行了功能分析；而其他三个孟德尔性状，果荚颜色 (GP/gp)、荚型 (V/v) 和花的位置 (Fa/fa)相关的基因位点尚未解析【5】。为了探索豌豆重要农艺性状的遗传基础，研究团队利用GBS测序对WJ×ZW6杂交构建的300个F2群体中的12个农艺性状进行了QTL分析（图4），鉴定出了25 个与12个农艺性状相关的QTLs，其中有三个为孟德尔性状相关位点和基因，包括控制粒型（圆粒/皱粒，R/r）和株高（高/矮，Le/le）的孟德尔基因，以及与荚型（硬荚/软荚，V/v）相关的候选基因。图4 豌豆12个农艺性状QTL分析结果以及与孟德尔性状相关的3个QTL位点和基因【5】。越来越多的研究表明，单一的参考基因组不足以代表一个物种，特别是对于豌豆这类经历过长期驯化的物种，而泛基因组分析为作物种质资源变异解析和挖掘利用提供了有效手段。为了更深入地了解栽培和野生豌豆的多样性，研究团队构建了基于116个栽培和野生豌豆全基因组测序的泛基因组（图5），发现栽培和野生豌豆种质资源大部分泛基因组多样性主要存在于不同物种和遗传分组之间，并且以特有基因组序列的形式存在。对豌豆泛基因的存在/缺失变异模式（PAV）分析发现，随着新基因组数目的增加，核心基因的数量减少，而泛基因的数量增加，并逐渐趋于饱和（图5a）。同时，在多个豌豆基因型中存在的核心基因在其他27 个植物基因组中也更保守（图5b），表明它们具备通用的核心功能。基于跨基因组同源基因系统发育分类方法（HOG），研究人员将116个泛基因组的基因聚类生成 112,776个泛基因簇，在不同物种之间显示出差异显著的PAV模式（图5c）。对不同泛基因分组中特有泛基因的 GO 分析显示出保守基因和可变基因之间的不同功能富集。值得注意的是，P. abyssinicum独特的泛基因在刺激和化学反应方面富集，而P. fulvum的泛基因在发育、生长、繁殖、细胞骨架等方面富集，进一步证实了豌豆野生近缘种和地方种质资源作为育种材料在未来提高豌豆品种抗性和产量方面的潜在价值。图5 116个代表性栽培和野生豌豆的泛基因组分析结果（包括 ZW6）。总之，研究人员克服了复杂基因组组装的多重障碍，成功绘制了中国豌豆基因组高质量精细物理图谱，还构建了栽培和野生豌豆泛基因组，揭示了豌豆基因组进化特征、群体遗传结构与重要性状的分子基础，为豌豆起源驯化、基因挖掘、种质创新和育种改良以及豆科植物比较基因组学研究提供了重要借鉴和宝贵资源。这项研究邀请了澳大利亚默多克大学Rajeev K Varshney教授共同开展国际合作研究，他认为这次研究成果为公众提供了高质量的豌豆参考基因组，产生的基因组资源不仅有助于豌豆的遗传基础研究，以应对气候变化带来的挑战，还将促进豌豆优异基因的挖掘和优良品种的开发。此外，宗绪晓课题组及其合作团队还建立了豌豆遗传转化体系，利用CRISPR/Cas9基因编辑体系成功实现对豌豆PDS基因的编辑【6】。恰逢孟德尔诞辰200周年，豌豆高质量基因组和泛基因组的发布，以及豌豆基因编辑技术体系的建立将为豌豆重要农艺性状的遗传解析和种质资源的挖掘利用提供有力的技术支撑。中国农业科学院作物科学研究所杨涛副研究员和刘荣助理研究员、中国科学院微生物研究所骆迎峰副研究员和胡松年研究员以及山东省农业科学院农作物种质资源研究所王栋助理研究员为论文的共同第一作者。中国农业科学院作物科学研究所宗绪晓研究员、中国科学院微生物所高胜寒特别研究助理、山东省农业科学院农作物种质资源研究所丁汉凤研究员、国际半干旱热带作物研究所和澳大利亚默多克大学Rajeev K Varshney教授为论文的共同通讯作者。中国科学院植物研究所葛颂研究员，西北农林科技大学徐全乐副教授、山东省农业科学院作物种质资源研究所李娜娜副研究员、云南省农业科学院何玉华研究员、青海大学刘玉皎研究员、江苏沿江地区农业科学研究所王学军研究员、四川省农业科学院项超副研究员以及中国农业科学院作物科学研究所研究生王晨瑜、李冠、黄宇宁、季一山、李孟伟，国际半干旱热带作物研究所Manish K Pandey和Rachit K Saxena博士，也参与了该项研究。辽宁省农业科学院李玲研究员，澳大利亚谷物种质库Bob Redden教授和美国农业部农业研究中心、华盛顿州立大学胡锦国教授对项目开展提供了重要帮助。豌豆基因组研究得到了科技部国家重点研发计划（2018YFD1000701/2018YFD1000700）、中国科学院青年创新促进会（2017140）、山东省农业品种改良项目（2019LZGC017）、中国农业农村部食用豆现代产业技术体系（CARS-08）、国家自然科学基金（31371695和31801428）、山东省农业科学院科技创新项目（CXGC2018E15）、作物种质资源保护（2130135）、山东省农科院科技创新项目产业团队农业科学（CXGC2016A02）、山东省现代农业产业技术体系粗粮创新团队（SDAIT-15-01）、中国农业科学院创新工程（ASTIP）和山东省农业科学院青年研究基金（2016YQN19）等项目的支持。

最近，来自美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校、克雷格· 文特尔研究院和Illumina公司的科学家对现代基因测序算法进行了改良，只需从一个细菌细胞中提取的DNA(脱氧核糖核酸)就可组装成接近完整的基因组，准确率达到90%，而传统的测序方法至少需要10亿个相同的细胞才能完成。这一突破为那些无法培养的细菌提供了测序方法。研究发表在9月18日的《自然· 生物技术》网络版上。 　　实验室无法培养的细菌范围极广，约占99.9%，从产生抗体和生物燃料的微生物，到人体内的寄生菌。它们的生存条件特殊，比如必须和其他菌种共生，或只能生存在动物皮肤上，因此很难进行人工培养。 　　论文合著者、文特尔研究院的罗杰· 拉斯肯教授10年前曾开发出一种多重置换扩增(MDA)技术，可对实验室无法培养的细菌测序，能恢复70%的基因。其工作原理是对一个细胞的基因片断多次复制，直到其数量相当于10亿个细胞那么多。不过，这种技术却给测序软件带来很多麻烦，它在复制DNA时会出现各种错误，而且并非完全统一放大，有些基因组被复制数千次，有一些却只被复制一两次。但测序算法不能处理这些不一致，而是倾向于舍弃那些只复制了少数次的基因，即使它们对整个基因组来说很关键。 　　加州大学圣地亚哥分校雅各布工程学院计算机科学教授、现代基因测序技术算法创建人帕维尔· 帕夫纳和同事改进了这一方法，保留了那些少量复制的基因片断，并用新方法对一个大肠杆菌测序以检验其精确性，发现它能恢复91%的基因，接近传统的培养细胞水平。这已足够解答许多重要的生物学问题，比如该细菌能产生什么抗体。 　　人体细菌占体重的约10%，它们有些会造成传染病，但也有的能帮助消化，最近研究还发现，它们能改变人的行为方式，比如引诱人吃更多的东西。新方法也有助于科学家理解细菌行为，研究人体内细菌能产生哪种蛋白质和多肽，这些蛋白质和多肽是细菌之间、细菌和宿主之间互相沟通的工具。 　　研究小组还用新方法对一种以前未曾测序过的海洋细菌进行了测序，获得了相当完整而且能解释的基因组，掌握了它是如何生存和运动的，该基因组将被存入美国国家卫生研究院的基因银行(GenBank)。研究人员表示还将对更多迄今未知的细菌进行测序。

p style=" text-align: center " img width=" 450" height=" 300" title=" 001.jpg" style=" width: 450px height: 300px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201712/insimg/39a8a653-7aa4-45f8-9539-a9aa0880935a.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / /p p 　　日本理化学研究所基因组序列分析项目负责人中川英刀和兵库县医科大学教授池内浩基的联合研究小组，对炎症性肠疾病转化结肠癌患者的全基因组进行解析，发现了结肠癌发病机理。该研究成果将于近日发表在美国《Oncotarget》科学杂志上。 /p p 　　在日本，溃疡性大肠炎和克罗恩病等炎症性肠疾病患者近年来数量激增，目前有20多万患者接受长期治疗。而长期患有肠道慢性炎症，导致大肠癌发病风险极高。一旦患上大肠癌，就需接受大肠全部切除手术。常见的大肠癌发生机理已被详细阐明，但结肠癌的发生机理尚未发现，需要对全基因组进行详细研究。 /p p 　　研究小组对90位炎症性肠疾病转化为结肠癌患者的全基因组进行了详细分析。通常在大肠癌中，APC基因变异最多，60%至90%出现APC基因变异。此次全基因组分析发现，结肠癌的APC基因变异仅为15%，TP53和RNF43基因变异分别为66%和11%，这意味着结肠癌有与大肠癌不同的发病机理。特别是RNF43基因，其与APC基因一样具有Wnt信号通路功能，在通常的大肠癌中变异较为少见，因此研究人员认为，该基因在炎症性肠疾病转为癌症的发病过程中具有重要功能。研究还发现，RNF43基因变异与炎症性肠疾病发病和严重程度正相关，而APC基因变异与炎症肠疾病发病和严重程度呈相反关系。结肠癌多呈现黏液癌等非典型病理症状，在RNF43基因变异的结肠癌中，多具有黏液癌和低分化型的病理症状倾向，而APC基因变异的结肠癌多具有典型大肠癌的高分化型病理倾向。 /p p 　　该研究成果从全基因组视角解读了结肠癌发病机理。结肠癌有与大肠癌不同的发病类型以及类似的发病类型，可根据变异基因进行分类。 /p p /p

今年是国际“人类基因组计划”协作组发表人类基因组序列草图20周年。20年前，我国圆满完成了承担的“人类基因组计划”1%的任务。中国科学家通过参与这一被誉为生命科学“登月计划”的国际大科学计划，带动了中国基因组学研究从追赶到并跑，从而跻身世界前列。　　6月26日，中国科学院遗传与发育生物学研究所、中国科学院北京基因组研究所(国家生物信息中心)和华大基因联合举办“纪念国际人类基因组工作草图绘制和‘1%项目’完成座谈会”，回顾基因组学发展历程，推动我国生命科学更快、更好地发展。　　从1%到第一梯队 基因测序刻上“中国”印记　　“人类基因组计划”于1990年在美国首先启动，进而英、日、法、德相继参与，组成了国际“人类基因组计划”协作组，其核心内容是测定人类基因组的全部DNA序列，获得人类全面认识自我最重要的生物学信息。　　这场被誉为生命科学领域“阿波罗登月计划”的“盛宴”，中国要参与吗?　　答案是肯定的。1994年，中国“人类基因组计划”在谈家桢、吴旻、强伯勤、陈竺、沈岩、杨焕明等科学家倡导下启动。1999年9月，继美、英、日、法、德之后，中国成为第六个“人类基因组计划”的参与国，也是其中唯一的发展中国家。　　人类基因组由约30亿个碱基对组成。“作为参与这项工作的唯一发展中国家，1999年起，中国集中了一批生物学家参与并负责测定人类基因组全部序列的1%，也就是三千万个碱基的排序。”中科院院士、华大基因联合创始人杨焕明说。　　2001年8月26日，中国科学家提前高质量完成“1%项目”的基因序列图谱。　　“也许‘1%项目’对整个项目而言有些微不足道，但它的实施给我国基因组学发展所带来的意义却是重大的。同时，‘1%项目’也对社会公众进行了一次声势浩大的基因及基因组普及教育，为中国生命科学研究和生物产业发展开拓了无限的空间。”杨焕明说。　　加入国际“人类基因组计划”，可以使中国平等分享该计划所建立的所有技术、资源和数据，并使我国成为世界上少数几个能独立完成大型基因组分析的国家。　　杨焕明表示，中国科学家“抢”到的“人类基因组计划”1%份额，让这个人类科技史的重要里程碑上刻下了“中国”二字。更重要的是，它还带动了中国基因测序技术从追赶实现并跑，并在测序仪的研制和量产以及生物信息学软件的开发等方面逐渐走向全球第一梯队。　　生命科学的“大科学”时代曙光初现　　20年来，“人类基因组计划”所取得的划时代成就，给人类对疾病和物种演化的认知带来了革命性变化。　　通过参与这一计划，中国科学家得以在短时间内学习并追赶发达国家的先进生物技术，先后完成了水稻基因组、小麦A基因组、SARS冠状病毒的基因组研究，以及对熊猫、家猪、家鸡、家蚕等动物基因组的测序和分析工作，使我国的基因组学研究得以跻身世界前列。　　2010年，科学家怀揣了数十年的梦想成为现实。基于基因组全序列发现了一个个遗传病的致病基因的突变，使得基因治疗取得了良好疗效。近年来，有多位地中海贫血、白血病患者等受益于基因技术被治愈。这些治疗奇迹也给科学家巨大的信心。在新冠肺炎疫情中，病毒及人类的基因组序列在病毒检测、疫情跟踪以及疫苗研制等方面发挥了重要作用。　　“人类基因组序列就像元素周期表一样重要。可以说人的生、老、病、死都与人类基因组序列携带的遗传信息相关，其重要性不言而喻。”杨焕明说。　　他表示，这场疫情也再次提醒我们：我们对生命的认识还远远不够。“人类基因组计划”不仅促进了生物学和医学的发展，而且正在积极深化遗传学、生物化学、分子生物学和信息科学等多学科合作的“大科学”融合，共同构建生命科学的“大数据”时代。

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章，Analysis of AAV-Extracted DNA by Charge Detection Mass Spectrometry Reveals Genome Truncations1，文章的通讯作者是来自印第安纳大学化学系的Jarrold, Martin F.教授。　　腺相关病毒(AAV)是一种小的(26纳米)、无包膜二十面体病毒。由于其低免疫原性和高组织亲和性，AAV已成为一种很有前途的基因治疗载体。AAV衣壳包含三种病毒蛋白质，VP1、VP2和VP3。对于来自HEK细胞的重组AAV (rAAV)，VP1-3的比例约为1:1:10。AAV包裹单链(ss)DNA基因组。野生型基因组的长度约为4.7 kB。基因组两侧有两个倒置末端重复序列(ITRs)，它们在复制和基因组包装中起着重要作用。目前，主要用于rAAV研究的生产平台是人HEK293细胞的瞬时转染，然而其HEK293细胞的制造限制其大规模地用于AAV载体的生产。杆状病毒感染的Sf9细胞系已被发现是一种可行的生产方法，但是研究发现在生产过程中出现的ITR丢失和基因组截断现象，似乎成为了Sf9细胞系必须关注的一个问题。因为包裹着不完整的基因组的载体，会使得治疗的有效性降低。　　在本研究中，作者提出了一种利用电荷检测质谱(CDMS)直接检测从AAV中提取的DNA的方法。CDMS可以使用静电线性离子阱(ELIT)同时检测单个粒子的电荷数和质荷比，从而直接获得粒子的质量。测量是在一个自制的仪器上进行的，简单地说，纳喷雾(Advion Triversa Nanomate)产生的离子通过金属毛细管进入仪器，然后通过几个不同真空区域。第一个区域包含FUNPET(an ion-funnel ion-carpet hybrid)，随后是射频六极杆和分段射频四极杆。FUNPET会破坏气体通过毛细管时形成的气体射流，样品离子随即在六极杆中被热化，最终的离子能量由六极杆上的直流电位决定。离子束在分段四极杆中的径向分布被压缩，经过四极杆的离子通过非对称艾泽尔透镜聚焦到双半球形偏转能量分析器中，并设置传输具有较窄动能分布的离子(以100 eV/z为中心)。传输的离子被聚焦到ELIT中，其中一些离子被捕获并通过位于ELIT端帽之间的检测圆筒来回振荡。振荡离子产生的信号被电荷敏感放大器接收。信号被放大和数字化，然后用快速傅里叶变换(FFTs)进行分析。短时间窗口FFT通过每个捕获事件的信号进行转换，以确定离子是否在整个事件中被捕获。没有在整个事件中存活的离子信号将被丢弃。振荡频率与m/z有关，振幅与电荷成正比。用这种方法测量了数千个离子，并将其分成直方图以给出质量分布。　　　　图1. 来自Sf9细胞的AAV8-CMV-GFP的CDMS测量。(a,b)未孵育样品的质量分布和电荷与质量散点图。电荷与质量散点图中的橙色线是球形离子瑞利电荷极限的预测。(c,d)在45°c孵育15分钟后测量的质量分布和散点图。(d)中的插图显示了基因组从衣壳挤出的示意图。(e,f) 80°C孵育15 min后的结果。绿色虚线表示释放的ssDNA GOI的序列质量，紫色虚线表示互补DNA链碱基对进入溶液后的序列质量。图1第一排的图片显示了用CDMS测量的Sf9细胞制备的AAV8-CMV-GFP的质量分布。在4.5MDa处的主峰是由于rAAV对GOI进行了包装，在5.2MDa处的峰值是由于异质DNA的包装达到了包装容量，在3.7处MDa的肩峰是由于空颗粒。对应的电荷-质量散点图如图1第二排所示。其中空颗粒和包装了DNA的颗粒在电荷上的数值比较接近是因为DNA被包裹到了衣壳的内部。图1c显示了AAV8-CMV-GFP在45°C孵育15min后测量的质量分布。rAAV已经开始分解，存在大量质量低于3 MDa的离子。在3.7 MDa处的空颗粒的数量也大幅增加，这表明基因组正在被释放。而在80℃孵育15min后可见AAV已经完全分解，对应峰也消失了，而剩下的峰与推测的互补DNA链的分子量相当。图2显示了培养后为提取GOI而测量的rAAV载体的CDMS质量分布和电荷-质量散射图。值得注意的是，AAV8-CMV-CRE和AAV8-CAG-GFP(来自Sf9细胞)的平均电荷约为400 e, AAV8-CMV-GFP(来自HEK细胞)的平均电荷约为900 e。平均电荷的差异可能反映了dsDNA的整体几何结构，电荷越高的GOIs具有更广泛的结构。　　　　图2. 在80°C孵育15分钟后记录的代表性质量分布和电荷与质量散点图。结果显示AAV8-CMV-CRE、AAV8-CAG-GFP和AAV8-EF1a-GFP来源于Sf9细胞，AAV8-CMV-GFP来源于HEK细胞。紫色虚线显示dsDNA GOI的序列质量。插图显示了dsDNA GOI的峰值的扩展视图。图3a显示了测量到的dsDNA GOI与AAV样本序列质量的偏差的柱状图，对于大多数AAV样本，测量的dsDNA GOI大于序列质量。这种偏差可以用反离子来解释。DNA在中性溶液中带负电荷，因为它的一些主链磷酸被电离，dsDNA GOI有2219−3443个碱基对，因此它们可能有多达4438−6886个反离子。最可能的反离子是NH4+因为样品是用醋酸铵溶液电喷涂的。如果所有的dsDNA GOI主链磷酸都被电离并且有NH4+反离子，则附加质量(超出完全电离序列质量)为80 ~ 124 kDa。而有些dsDNA的分子量低于预测的序列质量，这是因为序列发生了截断导致的，图3d显示了为该样品测量的DNA峰值的扩展视图。峰宽可以提供截断分布的信息。如果所有的DNA链都损失了425 nt，峰值就会很窄。另一方面，如果截短长度分布较宽，则会产生较宽的峰值。图3d中的峰值相对较窄，说明分布较窄。有一个高质量拖尾，这可能表明一些基因组被截断了小于425 nt。　　　　图3. 来自Sf9和HEK细胞的一系列GOIs的AAV8、AAV9和AAVDJ血清型的dsDNA质量测量总结。(a)测量质量与序列质量偏差的柱状图。(b)考虑反离子的测量质量与预期质量的偏差的柱状图。(c) AAV基因组结构示意图。(d)来自HEK细胞的AAV8-CMV-CRE的dsDNA GOI峰的扩展视图。最后，将CDMS测量的基因组截断与来自第三代测序方法的信息进行比较将具有指导意义。尽管CDMS测量可以判断基因组是否被截断以及缺失的数量，但它不能确定截断发生在哪里。关于截断发生位置的信息可以从第三代测序中获得，这些信息反过来可以深入了解其机制。因此，CDMS测量全基因组MW和第三代测序是互补的。CDMS测量可用于筛选截断的基因组，以便通过第三代测序进行后续深入分析。　　撰稿：李孟效　　编辑：李惠琳　　文章引用：Analysis of AAV-Extracted DNA by Charge Detection Mass Spectrometry Reveals Genome Truncations　　李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin　　参考文献　　1. Barnes, L. F. Draper, B. E. Kurian, J. Chen, Y. T. Shapkina, T. Powers, T. W. Jarrold, M. F., Analysis of AAV-Extracted DNA by Charge Detection Mass Spectrometry Reveals Genome Truncations. Analytical Chemistry, 4310-4316.

&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

p style=" text-indent: 2em " 1952年，美国细胞生物学家威尔逊曾提出，“一切生命的关键问题都要到细胞中去寻找答案。”纵观近50年来荣获诺贝尔奖生理学或医学奖和化学奖的重大突破，70多个都与细胞生物学密切相关。 /p p style=" text-align: center text-indent: 2em " img title=" 20197282317511500.jpg" style=" max-height: 100% max-width: 100% " alt=" 20197282317511500.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201907/uepic/8e8f4b00-dde2-40b2-8c13-4213c687f8ec.jpg" / /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " span id=" _baidu_bookmark_start_182" style=" line-height: 0px display: none " ? /span 研究团队进行相关实验 /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " 图片来源于网络 /p p style=" text-indent: 2em " 作为研究细胞生命活动规律的科学，细胞生物学在科学家的显微镜下经历了近180年的历史，但细胞对人类来说依然是“黑箱”一般的存在。如今，研究人员正在尽力通过对单个细胞进行研究来阐明细胞的“天性”。 /p p style=" text-indent: 2em " 自2014年起，在国家自然科学基金重大项目“单细胞多组分时空分析”支持下，中国科学家在有关单细胞生物学的重大科学问题上取得了一系列进展。 /p p style=" text-indent: 2em " span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 没有两个细胞是完全相同的 /strong /span /p p style=" text-indent: 2em " 如果把细胞环境比作一个社会，每个细胞就是一个独立的人。 /p p style=" text-indent: 2em " 在对人类社会的研究中，不仅个体的特征和行为值得关注，研究所处环境中个体之间相互协调或对抗作用等关系以及群体所产生的集体行为，也相当重要。细胞研究亦是如此。 /p p style=" text-indent: 2em " 多年来，通过对细胞的研究，科学家已经对生命体的生长发育、遗传变异、认知与行为、进化与适应性等若干生命科学问题有了较为清晰的认识。不过，在清华大学副教授陆跃翔看来，这些还远远不够。 /p p style=" text-indent: 2em " “在之前的研究中，科学家探索出细胞新陈代谢、生命运动过程中的各种表征方法，如蛋白表达分析、基因转录检测（反转录PCR）等，这些方法更多的是在大样本的细胞中进行观察与测量后，得到一个平均结果。”陆跃翔解释到。 /p p style=" text-indent: 2em " 然而，没有两个细胞是完全相同的。这些平均结果掩盖了细胞之间微小的差异，这些差异可能在某些关键生命过程如细胞分化、肿瘤的发展过程中起着决定性作用。 /p p style=" text-indent: 2em " 为了获取细胞生理状态和过程中更准确、更全面的信息，科研人员将目光瞄准单个细胞。 /p p style=" text-indent: 2em " “单细胞内部的生命活动，可以被认为是生物活性分子之间复杂的化学反应的结果，正是这些分子的时空分布、结构、功能及其相互作用方式，决定了细胞增殖、分化、凋亡以及重大疾病发生、发展、迁移等过程。”陆跃翔分析道。 /p p style=" text-indent: 2em " 但是想要研究这些生物活性分子形成的精密复杂的相互作用和调控网络并非易事。它不仅要求科学家了解其化学成分，更要理解它们之间相互作用的复杂过程，以及在细胞内部细胞器中特定位置的作用区域和时空变化。 /p p style=" text-indent: 2em " strong 2014年，国家自然科学基金委员会发布重大项目“单细胞多组分时空分析”申请指南， /strong 清华大学化学系教授张新荣组织的研究团队的申请获批。他们凝练出 strong 荧光探针制备与合成、新型时空分辨成像方法以及在细胞内生物分子相互作用 /strong 研究等关键科学问题。 /p p style=" text-indent: 2em " “我们希望发展建立适于单细胞中多种生物活性分子时空分辨的荧光分析新方法，驱动生命科学和基础与临床医学研究进步。”谈及科学目标，张新荣如是说。 /p p style=" text-indent: 2em " span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 新技术带你深入了解“社会” /strong /span /p p style=" text-indent: 2em " 如何实现这一目标？在张新荣看来，这需要从单细胞中多组分分子的时空信息获取方法出发。为此，项目组将其分为“荧光探针制备与合成”“新型时空分辨成像方法”以及“细胞内生物分子相互作用”三大方向进行攻关。 /p p style=" text-indent: 2em " strong 要了解细胞这个独特的“社会”，首先需要的是一台可以钻进细胞内部获取关键分子信息的“放大镜”。因此，荧光探针制备与合成至关重要。 /strong /p p style=" text-indent: 2em " 针对单细胞中极低含量分子检测问题，山东师范大学教授唐波课题组综合运用共轭聚合物信号放大、无光源激发、光谱红移、核酸杂交链式放大等技术，构建了若干超灵敏的分子与纳米荧光探针，实现了细胞及活体中某些活性分子浓度皮摩尔水平的原位、动态检测。 /p p style=" text-indent: 2em " 同时，细胞中生理过程的发生和发展往往不是一类分子的孤立事件，涉及到多种分子的参与。因此课题组还开发了一系列的两组分、三组分和四组分同时检测的荧光探针，并设计了多模态探针来获取更丰富的成像信息。 /p p style=" text-indent: 2em " “本项目的一个重要特色工作是时任中国科学院上海应用物理研究所研究员樊春海课题组基于框架核酸构建的多组分分析探针和成像方法。”张新荣介绍，框架核酸是一类人工设计的结构核酸，具有尺寸精确、结构精确、修饰精确的特点，通过精确的化学修饰，可以将多种小分子及大分子探针负载到框架核酸上，实现多组分探针的可控构建。 /p p style=" text-indent: 2em " 不过，实现探针在亚细胞区域内对胞内生物活性分子的精确定位和实时检测可并不那么容易。 /p p style=" text-indent: 2em " “细胞核内分子密度大且背景荧光特别高，导致人们对单分子的观察非常困难。传统光学显微成像分辨率，不足以解析染色体DNA的构造。”陆跃翔告诉记者，尤其在超高空间分辨率的前提下，要实现持续的动态观察，对荧光探针和成像方法都提出了更大的挑战。 /p p style=" text-indent: 2em " 在活细胞超分辨成像方面，北京大学生物动态光学成像中心研究员孙育杰课题组研发了高性能探针Gmars-Q，使其在光照时进入暗态，从而延长成像时长，比已有最好探针的活细胞超分辨成像时间长一个数量级，这种超高分辨成像技术实现了纳米尺度的活细胞核内动态观测。 /p p style=" text-indent: 2em " “Gmars-Q的独特机制打开了基于蛋白结构和动力学优化荧光蛋白的设计策略。”德国卡尔斯鲁厄理工学院教授Gerd Ulrich Nienhaus曾对此给予高度评价。 /p p style=" text-indent: 2em " strong 在现代分析化学的发展中，大科学装置的应用也越来越受到科学家的重视。 /strong /p p style=" text-indent: 2em " 依托中国科学院高能物理研究所和中国科学院上海应用物理研究所的两台 strong 同步辐射光源， /strong 樊春海课题组和中国科学院高能物理研究所研究员高学云课题组开展了 strong 同步辐射X射线细胞成像方法 /strong 的研究。 /p p style=" text-indent: 2em " 实验团队通过搭建X射线全场三维成像平台，合成了一系列X射线成像探针，发展了细胞成像算法，实现了单细胞的X射线三维成像。为了应对单一技术无法在高分辨率下同时实现细胞的结构与功能定位的挑战，课题组又发展了X射线与超分辨荧光联用技术，实现了在纳米分辨下的细胞结构与功能融合成像的突破。 /p p style=" text-indent: 2em " 已有研究发现DNA不仅有序列信息，还有三维结构信息。基于此，北京大学教授、中国科学院外籍院士谢晓亮课题组通过对sgRNA改造，开发了一种全新的活细胞染色质DNA的多色、稳定标记系统，实现对活细胞内基因位点的长时间连续观察追踪。 /p p style=" text-indent: 2em " 2018年，该重大项目迎来一项重磅突破。谢晓亮课题组在《科学》上发表文章，介绍他们在单细胞水平研究双倍体哺乳动物细胞的基因组结构研究方面取得的成果。利用新发展的Dip-C技术，项目组构建了人源双倍体细胞的具有高空间分辨率的单细胞基因组三维结构。 /p p style=" text-indent: 2em " “这种结构分型对研究细胞功能有着至关重要的作用，也为唐氏综合症等染色体非整倍体疾病提供了研究和干预手段。”谢晓亮说。 /p p style=" text-indent: 2em " strong span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 让基础研究走出实验室 /span /strong /p p style=" text-indent: 2em " 对于细胞“社会”的深层解析，不仅为了阐明各种生命现象与本质，科学家更是希望据此对这些现象和规律加以控制和利用，以达到造福人类的目的。在该重大项目支持下，诸多研究展现出了良好的社会应用前景。 /p p style=" text-indent: 2em " “许多疾病的研究和治疗最终都必须回归细胞水平。”在张新荣看来，一系列单细胞多组分时空分析技术能够有效加深人们对生命现象的本质理解，也有助于了解疾病机理，进而促进生物医药科学和相关产业的发展。 /p p style=" text-indent: 2em " strong “项目研发的诊疗一体化功能纳米探针，为相关重大疾病成因、诊断提供表征手段和依据，对疾病的早期预警以及提高疾病治愈率有着重要意义。 /strong ”张新荣讲道，部分创制的探针已经进行了市场转化，基于探针建立的荧光成像技术也成为国家重大新药创制课题中药效评价的关键技术之一。 /p p style=" text-indent: 2em " 例如，唐波课题组研究的“超高灵敏度—可逆探针”能够在活体水平上示踪炎症发生发展过程中超氧阴离子的浓度水平及动态变化过程，缩短了药物临床试验周期，提高了药物筛选效能。为即将进入临床Ⅱ、Ⅲ期的鼻敏胶囊、咳敏胶囊、结肠炎栓3个中药新品种的作用靶点、药效评价研究提供了技术支撑。 /p p style=" text-indent: 2em " 而基于同步辐射装置的X射线细胞显微成像技术，分辨率很容易达到数十纳米，可以在大视场下实现完整细胞的纳米分辨无损成像，与荧光显微装置相比具有巨大优势，在细胞显微成像方面也展现出了巨大的应用前景。 /p p style=" text-indent: 2em " 然而，对于人类来说，走进细胞“社会”是一个任重而道远的过程。还有无数未知的奥秘等着科学家去探索。 /p p style=" text-indent: 2em " 张新荣表示，该重大项目成果为下一步融合多种分析方法、发展全器官跨尺度高灵敏三维成像提供了基础。 /p p style=" text-indent: 2em " “通过研发同步辐射X射线相衬—电镜融合成像，有可能在全脑三维微米精度地图引导下选取局部特征区域进行纳米精度的结构解析，大幅降低高精度神经网络解析的盲目性。在特定位点，也可利用荧光分子成像和质谱分子解析，进一步作功能研究。”项目组成员表示，在有关“社会”的探索与发现之旅上，中国科学家一直砥砺前行。 /p

The scientist杂志对近期最热门的一些基因组测序成果进行了盘点，包括濒临灭绝的几维鸟和极其聪明的章鱼。　　种属：甜瓜(Cucumis melo)　　西班牙和意大利的研究团队在Molecular Biology and Evolution杂志上率先发布了七个甜瓜品种的基因组分析。他们鉴定了与甜瓜重要性状有关的大量SNP和遗传学变异，包括口味、大小、耗水量等等。　　研究显示，这七个甜瓜品种的遗传学变异影响了902个基因。研究人员预测了其中53个基因的功能，发现它们在抗病性、细胞壁代谢和糖代谢中起作用。进一步研究表明，野生甜瓜品种的遗传多样性最大。　　“这项研究揭示了甜瓜基因组的高度可塑性，可以帮助人们更好地进行育种，提升这种水果的品质或者它的抗虫抗病能力，”这篇文章的作者之一Josep Casacuberta说。(原文：Transposon Insertions, Structural Variations, and SNPs Contribute to the Evolution of the Melon Genome)　　种属：恶性疟原虫(Plasmodium falciparum)　　基因组：约23 million bp　　说到疟疾大多数人想到的只是蚊子，其实疟原虫才是罪魁祸首，蚊子只是携带者。2010年，全球有两亿多人受到疟原虫的感染，其中约六十六万人死亡。更令人头疼的是，这种寄生虫对青蒿素也显示出了抗性，青蒿素是治疗疟疾最有效的药物。　　伦敦卫生和热带医药学院、加纳大学和桑格研究所的研究人员，对85个恶性疟原虫(P. falciparum)的临床分离株进行了基因组测序，这些样本来自于加纳的中部地区(疟疾全年传播)和北部地区(疟疾季节性传播)。他们在近期的BMC Genomics杂志上发表文章，展示了恶性疟原虫在疟疾流行地区面临的选择压力，以及这种寄生虫的基因组多样性。(原文：Comparison of genomic signatures of selection on Plasmodium falciparum between different regions of a country with high malaria endemicity)　　种属：几维鸟(Apteryx mantelli)　　基因组：83 billion bp　　濒临灭绝的几维鸟是新西兰的国鸟，它们只有退化了的翅膀，没有尾巴，鼻孔生在其长嘴末端。几维鸟主要在夜间活动，基础代谢率低，是体温最低的鸟类之一。　　Leipzig大学和Max Planck研究所的研究人员对几维鸟(Apteryx mantelli)进行了基因组测序，鉴定了一些与其夜间生活方式有关的序列改变。这项发表在Genome Biology杂志上的研究显示，几维鸟与彩色视觉有关的视蛋白基因被失活，气味受体基因的多样性增大。这说明几维鸟觅食更多地依赖于嗅觉而不是视觉，而这种适应性改变发生在大约三千五百万年以前。　　“几维鸟失去彩色视觉很可能是因为它的夜间生活方式不再需要这种能力，”文章第一作者，Leipzig大学的Diana Le Duc说。“但它们夜间觅食所需的嗅觉变得更加敏锐，气味受体增加以适应的更多样化的气味。””　　研究人员还发现，几维鸟群体中的遗传学多样性小于之前的预期，这种情况会危及整个物种的延续，人们在采取保护措施时应当把这一点考虑进去。“几维鸟基因组是一个重要的资源，可以用来与其他不能飞翔的鸟类进行比较，”Max Planck研究所的Janet Kelso说。(原文：Kiwi genome provides insights into evolution of a nocturnal lifestyle)　　种属：禾谷镰孢菌(Fusarium graminearum)　　基因组：约36.5 million bp　　英国洛桑研究所的科学家们在BMC Genomics杂志上发布了禾谷镰孢菌的完整基因组，这是一种能在谷类作物中引发赤霉病的真菌。　　研究人员通过鸟枪测序校正了现有基因组序列的错误，填补了其中的缺口。他们总共鉴定了741个基因，其中三个基因与这种致病菌的毒力有关。他们还分析了涉及致病菌-宿主互作的69个基因，预测了这些基因的功能。文章指出，现在人们可以全面研究禾谷镰孢菌的基因组，并在此基础上阐明其致病机制。(原文：The completed genome sequence of the pathogenic ascomycete fungus Fusarium graminearum)　　种属：章鱼(Octopus bimaculoides)　　基因组：2.7 billion bp　　上周，科学家们首次对章鱼基因组进行了测序。这项研究发表在Nature杂志上，可以帮助人们进一步了解这种极其聪明的头足类生物。　　研究人员测序了一种名为加州双斑蛸(Octopus bimaculoides) 的章鱼。研究显示，章鱼庞大的基因组是特定基因复制的结果，并没有发生全基因组加倍。原钙黏蛋白的编码基因就是一类频繁复制的基因，这种蛋白与神经系统的发育有关。　　研究人员还鉴定了大量的头足类独有基因，这些基因涉及了章鱼的颜色改变以及吸盘的神经信号。章鱼的基因组序列可以帮助人们找出更多与众不同的基因，揭示它们在这种奇特生物中承担的具体功能。(原文：The octopus genome and the evolution of cephalopod neural and morphological novelties)

英国政府投资￡3.11亿(5.23亿美元)的十万人基因组计划于2015年全面正式启动。该项目将收集大约15000名罕见病、25000名癌症和部分流行病患者及其直系亲属的血液标本，通过对血液中的基因组DNA、RNA和游离DNA等进行高通量测序和分析，绘制与疾病发生、治疗和预后相关的重要遗传信息图谱。该项目在推进基因组医学整合纳入国家卫生服务体系的过程中具有里程碑式的意义。在2年内完成如此庞大的病人样本收集、核酸分离以及测序文库建立工作，自动化的样本处理成为高质量和高通量的唯一可靠途径。经过慎重的考察和评估，GenomicsEngland公司最终选择了Tecan Freedom EVO 平台来完成这一系列工作。如今共有10台Tecan工作站运行在位于英国剑桥附近的基因组测序中心：3台Freedom EVO HSM工作站用于1-10ml全血DNA抽提2台整合了Maxwell的Freedom EVO 工作站用于RNA抽提2台整合和红外检测装置的Freedom EVO工作站用于血浆和血清的分离2台Freedom EVO工作站用于核酸标本的浓度测定和均一化n此外作为十万人基因组计划的重要合作单位UKbiobank也拥有11台Tecan Freedom EVO工作站处理志愿者的血液、尿液等样本的组分分离和冻存管分装工作。关于Tecan Biobank和NGS的更多产品信息，请访问www.tecan.com关于帝肯瑞士Tecan是全球领先的生命科学与生物制药、法医和临床诊断领域自动化及解决方案供应商。公司成立于1980年，总部设在瑞士M?nnedorf，分别在瑞士、北美和奥地利设有自己的研发和生产基地，目前公司主要经营的产品有三大类：全自动化液体处理平台 ( Liquid Handling & Robotics )、多功能酶标仪(Multimode Reader)和OEM组件。销售服务网络遍布世界52个国家，客户覆盖制药企业、生物技术公司、科研院所、法医、医院、血站系统和疾病控制中心(CDC)等。其液体处理技术已拥有行业经验32年，在全球处于领先地位，备受世界领先生命科学实验室的青睐。作为原始设备制造商(OEM)，Tecan同样在OEM设备和组件开发和生产方面占有世界领先地位。2011年，Tecan创造了3.77亿瑞士法郎（即4.24亿美元；或3.06亿欧元）的销售业绩。Tecan集团的注册股票在瑞士证券交易所交易 (TK: TECN/Reuters: TECZn.S/ ISIN: 12100191)。欲了解更多信息，请浏览公司网站：www.tecan.com。关于帝肯中国瑞士Tecan于2004年在北京开设代表处，正式进驻中国市场。2008年4月在上海浦东成立帝肯（上海）贸易有限公司， 作为Tecan集团在亚太地区（日本及韩国除外）总部，全面负责Tecan集团在中国的所有商业活动，包括销售、市场活动与合作、以及客户支持。帝肯（上海）目前拥有一支专业的售前和售后服务团队，在科研、制药、公安刑侦、医院、血站、CDC和CIQ领域构建了良好的经销和售后服务网络，并以“力求比客户期望做的更好”的服务理念，给广大的终端用户提供专业的服务。我们致力于成为包括客户在内的所有合作方的首选合作伙伴(Partner of Choice)。 欲了解更多信息，请浏览公司网站：www.tecan.cn

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。

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

基因组学正在改变肿瘤研究，其最终目标是推进癌症的诊断、治疗、监控及最终的筛查方式。癌症通常按照形态进行分类，这指的是病理学家在显微镜下看到的内容。“如今，癌症分类依据已经开始从形态特征转变为更有效的治疗方式，其中的主要转变在很大程度上归功于基因组研究。”美国生物技术公司亿明达（Illumina）肿瘤业务营销副总裁约翰莱特（John Leite）近日在接受《中国科学报》记者采访时说。他表示，基因组学正在改变肿瘤研究，其最终目标是推进癌症的诊断、治疗、监控及最终的筛查方式。影响肿瘤学未来发展在肿瘤诊断方面，亿明达的目标是提供体细胞变异的评估。与形态学相比，基因组学可以对疾病进行分类，并告知医生一名特定患者的疾病驱动因素是什么，从而实现更好的诊断。以骨髓增生异常综合征（MDS，白血病的一种）为例。莱特表示，该病可根据奥氏小体或环形铁粒细胞等分为很多亚类。这些子分类对病理学家有用，因为他们在显微镜下能看到小的亚结构，但其对主治医生的价值却有限。“与之相对的是根据5号染色体部分缺失进行分类，这种分类对医生如何治疗患者很有意义。”莱特说。因为根据遗传组分，患者通常对药物来那度胺反应良好。“随着可以对更多癌症进行遗传分类，人们可以看到这一趋势，即基因组学正帮助我们根据遗传标志物来定义疾病，这些标志物可能激发肿瘤恶变，可作为治疗靶点。”目前，亿明达正在力争成为这一领域的领导者。“我们开发从试剂盒到仪器和软件的研究方案，以改善未来的肿瘤诊断、预后、治疗和监控。”莱特说。该公司目前还在参与一些临床试验，并与制药公司合作，以开发与其疗法相匹配的诊断方式。据介绍，该公司目前将总体目标放在转化研究市场，鼓励研究人员建立新一代的癌症干预、诊断工具和疗法。“我们的目标是为研究人员提供解决方案，尽管研究人员今天仍在使用仅供科研用的解决方案，但在不久的将来有望看到临床体外诊断检测方案。”莱特表示，该公司目前正在研究的TruSight Tumor 15试剂盒就旨在利用新一代测序技术对15个实体瘤中常常突变的基因进行全面评估，以期未来将其推向临床。聚焦免疫肿瘤学体细胞变异是亿明达肿瘤业务的基础。同时，该公司对免疫肿瘤学存在很大兴趣，正迅速地在这一新兴应用领域加强核心能力。“最近一些侧重于不同免疫疗法的临床试验发现，一些原本预后较差的患者获得了有希望的治疗结果。”莱特表示，“在免疫肿瘤学方面，人们必须评估许多不同的参数，才能从整体上了解患者的免疫系统如何与癌症相互作用，确定他们是否适合免疫治疗。”他举例说，新抗原检测或能表明一些患者是否适合接种疫苗或T细胞疗法，并可利用全外显子组测序（WES）确定。肿瘤浸润淋巴细胞则是另一个参数，可协助预测患者对治疗如何应答。“包含这些淋巴细胞（即渗透到肿瘤的免疫细胞）的肿瘤，通常意味着更积极的结果，因为它们的存在意味着患者的免疫系统在参与对抗癌症。而这个参数可通过基因表达评估。”据介绍，亿明达的转录组或RNA-Seq方案可帮助研究人员开发诊断工具，用于上述分析过程。同时，肿瘤整体问题还包括哪些炎症过程参与了个别病例，这也是基因表达的问题。该公司产品线中的RNA-Seq或RNA Access可开展相关研究，而且这两种方法同样适用于一些免疫调控基因被癌症所利用、以“规避”个体免疫系统检测的病例。为患者带来全方位福音基因组学不仅能够更好地实现对肿瘤的分类和诊断，而且对于接下来的一个问题，即患者的整体风险状况怎样如何，是低风险、中等风险还是高风险的癌症也具有预后意义。医生可利用临床因素组合以及检测到的突变，了解患者的整体风险状况。莱特表示，这些知识最终将带来更多个性化的治疗选择，从而快速准确地分配疗法与靶向药物。例如，在诊断出5号染色体部分缺失的情况下，MDS患者可根据遗传图谱选择使用药物Revlimid。再比如肺癌中多个基因（如EGFR、ALK）的突变可能需要选择特定的抑制剂。同时，一旦患者接受治疗，医生还需要知道，这是否是依据患者的所有信息做出的适当疗法。据介绍，目前亿明达正在评估ctDNA，以监控治疗后或手术后的干预。其目的是确定患者癌症的单个突变克隆，以及监控血液中的相同变异。“在连续治疗或干预后，我们期望变异被清除，不会再次出现，因为这可能与复发相关。如果再次看到变异，这也许是一个早期警告信号，提示人们改变疗法或以不同的方式干预。”莱特说。此外，还有其他的问题，如能否实现癌症较早期阶段筛查？病情可能如何发展？是否会复发？整体的生存概率如何？除了患者，其家人是否有风险？莱特表示，这些类型的问题目前只是基因组学潜在的研究方向，仍处于理论阶段，但有着巨大的社会意义。

p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 近日，中国科学院昆明动物研究所联合美国北卡莱罗纳大学、加利福尼亚大学和丹麦哥本哈根大学的研究人员成功“破译”草莓箭毒蛙（Oophaga pumilio）基因组，揭示了其基因组演化特征。该成果发表在国际期刊Molecular Biology AND Evolution上。美国加利福尼亚大学教授Rasmus Nielsen、昆明动物所研究员张国捷和美国匹兹堡大学教授Corinne L. Richards-Zawacki为文章的共同通讯作者。团队成员周龙和美国北卡莱罗纳大学博士Rebekah L. Rogers为文章的共同第一作者。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 箭毒蛙是生活在中美洲及南美洲加勒比海沿岸的低地森林中的一种小型陆地蛙，当地部族将它们分泌的毒素涂在箭上，故得此名。强烈的毒性、绚丽斑斓的色彩以及独特的生活习性使得箭毒蛙不同寻常。一些箭毒蛙身上所携带的毒素，其强度是吗啡的200倍。虽然毒素是对付天敌的致命武器，但毒素对箭毒蛙本身却没有影响。箭毒蛙是如何从食物中获得毒素，箭毒蛙的神经系统又是如何演化出抗毒能力，目前还不清楚。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 研究人员对草莓箭毒蛙进行了基因组测序和组装分析，发现草莓箭毒蛙的基因组的大部分区域是由高度重复序列组成的。进一步的比较基因组学研究发现，草莓箭毒蛙的重复元件在鱼和蛙类之间存在着大量的水平转移（Horizontal Transfer，HT）。这些水平转移元件表现出很高的重复性以及很高的转录表达水平，表明水平转移过后这些元件的扩增还在继续。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 草莓箭毒蛙的基因组大小为6.76–9Gb，相比于四足动物要大很多。研究表明这些两栖动物基因组之所以很大，某种程度上可以解释为其基因组的变化是一个转座子（Transposable Elements，TE）不断入侵的过程，并且这些转座子尚未在生殖系中被抑制。转座子的不断扩增导致其基因组逐渐增大。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify " 此外，研究人员还发现在草莓箭毒蛙SCNA基因家族发生了核苷酸替换，已有研究表明基因SCNA参与了神经毒性生物碱毒素的毒性抵抗作用。其中氨基酸替换M777L在5个SCNA旁系同源基因中同时发生了替换，结果表明这些氨基酸替换在抵抗神经毒性生物碱的毒性中可能发挥着潜在的作用。研究人员还发现了第一个基因组测序毒蛙中的离子通道，并讨论了其与皮肤对隔离毒素的自耐受演化关系。 /p

人类基因组计划于2003年完成了第一个完整的人类基因组序列，在具有里程碑意义的人类基因组计划的第一份基因组草图发布20多年后，由国际人类泛基因组参考联盟牵头，由美国国立卫生研究院国家人类基因组研究所 (NHGRI) 资助的研究人员发布了一份人类“泛基因组”草稿——这是一个新的、可用的基因组学参考，它结合了来自不同祖先背景的 47 个人的遗传物质，以便更深入、更准确地理解全球基因组多样性。值得一提的是，该篇Nature封面总共有119位学者，第一作者为中国学者Wen-Wei Liao，通讯作者分别为Erik Garrison, Tobias Marschall, Ira M. Hall, Heng Li, Benedict Paten。Figure 1. Nature封面什么是泛基因组？它是一组来自许多个体的基因组，放在一起以显示序列相同或不同的位置。人类泛基因组草案由47个基因组组成，该项目将持续到 2024 年，届时研究人员计划发布包含 350 个人基因组信息的最终泛基因组。目前，由于依赖于单一参考基因组，一些变异对研究人员来说基本上是不可见的。等等，什么是参考基因组？它是一种地图。当研究人员对某人的DNA进行测序时，他们会根据它们在参考基因组中的适合位置得到很多片段。这有点像通过查看解剖学教科书来查看每块骨头适合的位置来组装骨架。对于绝大多数骨骼来说，这很好，但有些人有额外的骨骼，例如教科书中没有的颈肋骨。目前，当科学家绘制来自患者的序列图时，总是有一小部分序列，有时是相当大的一部分，无法被绘制出来。参考基因组基于谁的DNA？参考基因组本应由20名匿名捐赠者的DNA混合而成，但最终，其中73%来自一个人。后来的分析表明，那个人是非裔美国人，而且第二大捐助者（大约6%）主要是东亚血统。科学家已经对数百万个基因组进行了测序，为什么还没有泛基因组？这是因为测序的许多基因组远未完成——事实上，当人类基因组计划宣布“完成”时，单一参考基因组仅完成了92%。当时只能对短的DNA片段进行测序，而且由于大部分基因组是高度重复的，因此许多这些小片段无法重新组装。泛基因组项目使用了产生更长片段的方法，称为“读取”。因此，泛基因组基于99%完整的极高质量序列。我们为什么需要它？——【了解基因组变异】每个人的基因组略有不同——与下一个人相比平均相差约 0.4%——了解这些差异可以深入了解他们的健康状况，有助于诊断疾病、预测医疗结果和指导治疗。使用泛基因组参考将提高科学家在未来研究中检测和理解变异的能力。Figure 2. 人类泛基因组通常，当科学家和临床医生研究个体的基因组以寻找变异时，他们会将个体的 DNA 与标准参考的 DNA 进行比较，以确定一个或多个碱基对的差异所在。到目前为止，参考基因组主要由每个人类染色体的单个序列表示，主要来自一个个体。但是，这个参考已有将近 20 年的历史，并且从根本上受到限制，因为它不能代表人类群体中存在的丰富的遗传变异。这在基因组分析中引入了一个称为参考偏差的问题。相比之下，新的泛基因组是一个参考，它结合了来自不同祖先背景的 47 个个体的基因组。泛基因组在序列具有相同碱基的区域看起来像线性参考，并扩展以显示存在差异的区域。它同时代表了人类基因组序列的许多不同版本，并为科学家提供了一个更准确的比较点，用于比较某些人群中存在的变异，而不是其他人群中存在的变异。在泛基因组参考中添加的 1.19 亿个新碱基中，大约有 9000 万个来自结构变异。结构变异很复杂，可能是序列倒置、插入、缺失或串联重复——两个或多个碱基重复多次的片段。这些新碱基将帮助研究人员研究基因组中以前没有参考的区域，并有可能在未来的研究中将结构变异与疾病联系起来。与使用标准参考的检测相比，使用泛基因组参考进行基因组分析可将结构变异的检测提高 104%。由于泛基因组中存在的数据量增加，泛基因组参考还提高了调用小变体（那些只有几个碱基长）的准确性约 34%。每个人都携带一对染色体——一组遗传自母亲，一组遗传自父亲。泛基因组参考中的个体基因组包含单倍型解析信息，这意味着它可以自信地区分两组父母的染色体——这是一项重大的科学壮举。掌握这些信息将有助于科学家更好地了解各种基因和疾病是如何遗传的。图 1. 呈现 47 个准确且接近完整的多样化二倍体人类基因组组合【创建泛基因组】通过开发先进的计算技术将多个基因组序列对齐到一个称为泛基因组图的结构中的可用参考，使泛基因组成为可能。Paten 和 UCSC 计算基因组学实验室的研究人员帮助领导 HPRC 努力开发创建这种泛基因组图结构所需的算法方法。由于该项目使用的方法，泛基因组参考中的所有基因组都具有极高的质量和准确性，覆盖了每个人类基因组的 99% 以上，准确率超过 99%。通过 Asri 的管道后，各种基因组通过复杂的算法方法编译成泛基因组图结构。在视觉上，图形基因组允许研究人员将各种参考序列中的差异视为其他共享路径中的发散区域。图 2. 组件的转录组注释图 3. 泛基因组图代表不同的变异图 4. 泛基因组图评估【建立可访问的资源】泛基因组草案中的所有前 47 个二倍体基因组都来自参与千人基因组计划 (1000G) 的个人，这是一项有影响力的工作，根据公开同意的样本创建了一个常见的人类遗传变异目录，并于 2015 年完成。这些样本的同意状态允许任何研究人员访问资源，而无需通常伴随基因组研究的隐私障碍，目的是让尽可能多的人可以访问泛基因组。除了关注可访问性外，HPRC 项目还有一个专门的道德团队，专注于该项目的社会和法律影响。他们正在努力预测具有挑战性的问题并帮助指导知情同意，优先研究不同样本，探索与临床采用有关的可能监管问题，并与国际和土著社区合作，将他们的基因组序列纳入这些更广泛的努力。图 5. 可视化复杂的泛基因组位点图 6. 泛基因组辅助分析短读 WGS 数据的性能提升【继续遗产和未来的工作】人类泛基因组是加州大学圣克鲁兹分校的科学家为了解构成人类生命基础的生物密码而进行的数十年努力的延续。研究人员正在朝着到 2024 年完成完整泛基因组的目标取得进展。该团队正在招募新个体来代表一些未包括在千人基因组计划中的人群，尤其是中东和非洲血统的人群。除了完成最终的泛基因组参考，研究人员还在努力组建一个国际人类泛基因组项目，该项目将与世界各地的研究人员建立合作伙伴关系。这些伙伴关系将包括双向技能和知识交流，旨在将创建高质量参考基因组所需的技能和技术交到全球研究人员手中，以便他们能够开展自己的研究。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05896-x

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