几天前，Illumina公司的小型高通量测序仪MiSeqDx获得了美国FDA的批准。美国NIH主任Francis Collins还特地在当天写了一篇文章，发表在新英格兰医学杂志上（点击连接全文）： Francis能在百忙之中抽出时间来写一篇“社论”，可见这个报批具有里程碑样的长远影响： （1）首先，他不忘“揽功”，认为这是十多年前NIH赞助的结果。的确，当年人类基因组计划起步的时候，他们就很有远见地意识到，靠当时的技术肯定无法按时完成任务。于是，在人类基因组工程项目拨款中有一定比例是要投入到新的基因组测序技术的开发。 斯坦福大学的人类基因组技术中心 就是基因组技术开发的重点单位之一。没有当时的播种，就不会有今天的收获。 （2）他随后介绍了高通量技术的使用前景，也讨论了该技术被转化成真正的临床服务还有哪些困难。也从谈了从政府的角度，不同部门之间（NIH, FDA, 和国家技术与标准化研究院）如何合作建立技术评估体系的。 （3）在遗传信息使用方面的相关立法也是Francis非常关心的问题。几年前他访问HudsonAlpha的时候刚好获知国会通过了有关遗传信息免歧视的法律，那是他多年努力的结果，不然有了技术，没有配套的法律也不行。 “The arrival of next-generation sequencing at this regulatory landmark is only the beginning. We need to work together to ensure that research progresses, that regulatory policies are developed, that patients' rights and needs are addressed, and that clinical use of genomic information is based on rigorous evidence.” MiSeqDx获得FDA批准，说明高通量测序已经进入临床，这是一个历史性的时刻。这个时刻以后，我们就要少关心“怎么测？”的问题，而要更多地关心 “测什么？” 的问题了。 怎么测是技术平台问题，而测什么就是“内容”的问题了。这里面的机会很多，包括科研和创业的机会。记得我还是研究生的时候，人类基因组计划开始实施，我当初非常遗憾自己错过了亲身参与的机会。现在，一个机会有摆在我们面前，能把握住这个机会是我们这代人的责任和机遇，错过了这个机会，我们会遗憾终生。所以我们每个人都应该冷静地想想，“这里面是否有属于我的机会？” 相关博客： 斯坦福大学人类基因组技术中心的故事 美国在人类基因组工程上赚了多少钱？ 高通量测序距离临床应用还有多远？ 高通量测序：不再问“如何测？”，而要问“测什么？” 我要革命！革现有诊断技术的命！
什么是高通量测序？ 高通量测序技术（ High-throughput sequencing ， HTS ）是对传统 Sanger 测序（称为一代测序技术）革命性的改变 , 一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定 , 因此在有些文献中称其为下一代测序技术 (next generation sequencing ， NGS ) 足见其划时代的改变 , 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能 , 所以又被称为深度测序 (Deep sequencing) 。 什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger 法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物，直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。 什么是基因组重测序（ Genome Re-sequencing ） 全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。 随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。 什么是 de novo 测序 de novo 测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。 获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。 什么是外显子测序（ whole exon sequencing ） 外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势，但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。 什么是mRNA测序 （RNA-seq） 转录组学（transcriptomics） 是在基因组学后新兴的一门学科，即 研究特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA（包括mRNA和非编码RNA）的类型与拷贝数。 Illumina提供的mRNA测序技术可在整个mRNA领域进行各种相关研究和新的发现。mRNA测序不对引物或探针进行设计，可自由提供关于转录的客观和权威信息。研究人员仅需要一次试验即可快速生成完整的poly-A尾的RNA完整序列信息，并 分析基因表达、cSNP、全新的转录、全新异构体、剪接位点、等位基因特异性表达和罕见转录等最全面的转录组信息。 简单的样品制备和数据分析软件支持在所有物种中的mRNA测序研究。 什么是 small RNA 测序 SmallRNA （microRNAs、siRNAs和 pi RNAs）是生命活动重要的调控因子，在基因表达调控、生物个体发育、代谢及疾病的发生等生理过程中起着重要的作用。Illumina能够对细胞或者组织中的全部Small RNA进行深度测序及定量分析等研究。实验时 首先将18-30 nt范围的Small RNA从总RNA中分离出来，两端分别加上特定接头后体外反转录做成cDNA再做进一步处理后，利用测序仪对DNA片段进行单向末端直接测序。 通过Illumina对Small RNA大规模测序分析，可以从中获得物种全基因组水平的miRNA图谱，实现包括 新miRNA分子的挖掘，其作用靶基因的预测和鉴定、样品间差异表达分析、miRNAs聚类和表达谱分析等科学应用。 什么是miRNA测序 成熟的microRNA（miRNA）是17~24nt的单链非编码RNA分子，通过与mRNA相互作用影响目标mRNA的稳定性及翻译，最终诱导基因沉默，调控着基因表达、细胞生长、发育等生物学过程。 基于第二代测序技术的microRNA测序，可以一次性获得数百万条microRNA序列，能够快速鉴定出不同组织、不同发育阶段、不同疾病状态下已知和未知的microRNA及其表达差异，为研究microRNA对细胞进程的作用及其生物学影响提供了有力工具。 什么是 Chip-seq 染色质免疫共沉淀技术（ChromatinImmunoprecipitation，ChIP）也称结合位点分析法，是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具，通常用于转录因子结合位点或组蛋白特异性修饰位点的研究。将ChIP与第二代测序技术相结合的ChIP-Seq技术，能够高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区段。 C hIP-Seq 的原理是：首先通过染色质免疫共沉淀技术（ChIP）特异性地富集目的蛋白结合的DNA片段，并对其进行纯化与文库构建；然后对富集得到的DNA片段进行高通量测序。研究人员通过将获得的数百万条序列标签精确定位到基因组上，从而获得全基因组范围内与组蛋白、转录因子等互作的DNA区段信息。 什么是 CHIRP-Seq C HIRP-Seq( Chromatin Isolation by RNA Purification ) 是一种检测与RNA绑定的DNA和蛋白的高通量测序方法。方法是通过设计生物素或链霉亲和素探针，把目标RNA拉下来以后，与其共同作用的DNA染色体片段就会附在到磁珠上，最后把染色体片段做高通量测序，这样会得到该RNA能够结合到在基因组的哪些区域，但由于蛋白测序技术不够成熟，无法知道与该RNA结合的蛋白。 什么是 RIP-seq RNA Immunoprecipitation 是研究细胞内RNA与蛋白结合情况的技术，是了解转录后调控网络动态过程的有力工具，能帮助我们发现miRNA的调节靶点。这种技术运用针对目标蛋白的抗体把相应的RNA-蛋白复合物沉淀下来，然后经过分离纯化就可以对结合在复合物上的RNA进行测序分析。 RIP 可以看成是普遍使用的染色质免疫沉淀ChIP技术的类似应用，但由于研究 对象是RNA-蛋白复合物而不是DNA-蛋白复合物，RIP实验的优化条件与ChIP实验不太相同（如复合物不需要固定，RIP反应体系中的试剂和抗体绝对不能含有RNA酶，抗体需经RIP实验验证等等）。RIP技术下游结合microarray技术被称为RIP-Chip ，帮助我们更高通量地了解癌症以及其它疾病整体水平的RNA变化。 什么是 CLIP-seq C LIP-seq, 又称为HITS-CLIP，即紫外交联免疫沉淀结合高通量测序(crosslinking-immunprecipitationand high-throughput sequencing), 是一项在全基因组水平揭示RNA分子与RNA结合蛋白相互作用的革命性技术。其主要原理是基于RNA分子与RNA结合蛋白在紫外照射下发生耦联，以RNA结合蛋白的特异性抗体将RNA-蛋白质复合体沉淀之后，回收其中的RNA片段，经添加接头、RT-PCR等步骤，对这些分子进行高通量测序，再经生物信息学的分析和处理、总结，挖掘出其特定规律，从而深入揭示RNA结合蛋白与RNA分子的调控作用及其对生命的意义。 什么是 metagenomic （宏基因组）： Magenomics 研究的对象是整个微生物群落。相对于传统单个细菌研究来说，它具有众多优势，其中很重要的两点：(1) 微生物通常是以群落方式共生于某一小生境中，它们的很多特性是基于整个群落环境及个体间的相互影响的，因此做Metagenomics研究比做单个个体的研究更能发现其特性；(2)Metagenomics研究无需分离单个细菌，可以研究那些不能被实验室分离培养的微生物。 宏基因组是基因组学一个新兴的科学研究方向。 宏基因组学（又称元基因组学，环境基因组学，生态基因组学等），是研究直接从环境样本中提取的基因组遗传物质的学科。 传统的微生物研究依赖于实验室培养， 宏基因组的兴起填补了无法在传统实验室中培养的微生物研究的空白。 过去几年中，DNA测序技术的进步以及测序通量和分析方法的改进使得人们得以一窥这一未知的基因组科学领域。 什么是 SNP 、 SNV （单核苷酸位点变异） 单核苷酸多态性singlenucleotide polymorphism，SNP 或单核苷酸位点变异SNV。个体间基因组DNA序列同一位置单个核苷酸变异(替代、插入或缺失)所引起的多态性。不同物种、个体基因组DNA序列同一位置上的单个核苷酸存在差别的现象。有这种差别的基因座、DNA序列等可作为基因组作图的标志。 人基因组上平均约每1000个核苷酸即可能出现1个单核苷酸多态性的变化，其中有些单核苷酸多态性可能与疾病有关，但可能大多数与疾病无关。 单核苷酸多态性是研究人类家族和动植物品系遗传变异的重要依据。在研究癌症基因组变异时，相对于正常组织，癌症中特异的单核苷酸变异是一种体细胞突变（somatic mutation），称做SNV。 什么是 INDEL ( 基因组小片段插入） 基因组上小片段（50bp）的插入或缺失，形同SNP/SNV。 什么是 copy number variation （ CNV ）：基因组拷贝数变异 基因组拷贝数变异是基因组变异的一种形式，通常使基因组中大片段的DNA形成非正常的拷贝数量。 例如人类正常染色体拷贝数是2，有些染色体区域拷贝数变成1或3，这样，该区域发生拷贝数缺失或增加，位于该区域内的基因表达量也会受到影响。如果把一条染色体分成A-B-C-D四个区域，则A-B-C-C-D/A-C-B-C-D/A-C-C-B-C-D/A-B-D分别发生了C区域的扩增及缺失，扩增的位置可以是连续扩增如A-B-C-C-D也可以是在其他位置的扩增，如A-C-B-C-D。 什么是 structure variation （ SV ）：基因组结构变异 染色体结构变异是指在染色体上发生了大片段的变异。主要包括染色体大片段的插入和缺失（引起CNV的变化），染色体内部的某块区域发生翻转颠换，两条染色体之间发生重组（inter-chromosometrans-location）等。一般SV的展示利用Circos软件。 什么是Segment duplication 一般称为SD区域，串联重复是由序列相近的一些DNA片段串联组成。 串联重复在人类基因多样性的灵长类基因中发挥重要作用。在人类染色体Y和22号染色体上，有很大的SD序列。 什么是 genotype andphenotype 既基因型与表型；一般指某些单核苷酸位点变异与表现形式间的关系。 什么是 Read? 高通量测序平台产生的序列标签就称为reads。 什么是 soft-clipped reads 当基因组发生某一段的缺失，或转录组的剪接，在测序过程中，横跨缺失位点及剪接位点的reads回帖到基因组时，一条reads被切成两段，匹配到不同的区域，这样的reads叫做soft-clipped reads，这些reads对于鉴定染色体结构变异及外源序列整合具有重要作用。 什么是 multi-hits reads 由于大部分测序得到的reads较短，一个reads能够匹配到基因组多个位置，无法区分其真实来源的位置。一些工具根据统计模型，如将这类reads分配给reads较多的区域。 什么是 Contig? 拼接软件基于reads之间的overlap区，拼接获得的序列称为Contig（重叠群）。 什么是 Scaffold? 基因组de novo测序，通过reads拼接获得Contigs后，往往还需要构建454 Paired-end库或Illumina Mate-pair库，以获得一定大小片段（如3Kb、6Kb、10Kb、20Kb）两端的序列。基于这些序列，可以确定一些Contig之间的顺序关系，这些先后顺序已知的Contigs组成Scaffold。 什么是 Contig N50 ？ Reads 拼接后会获得一些不同长度的Contigs。将所有的Contig长度相加，能获得一个Contig总长度。然后将所有的Contigs按照从长到短进行排序，如获得Contig 1，Contig 2，Contig 3...………Contig 25。将Contig按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。 举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3+Contig4=Contig总长度*1/2时，Contig 4的长度即为Contig N50。 Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。 什么是 Scaffold N50 ？ ScaffoldN50 与ContigN50的定义类似。 Contigs拼接组装获得一些不同长度的Scaffolds。将所有的Scaffold长度相加，能获得一个Scaffold总长度。然后将所有的Scaffolds按照从长到短进行排序，如获得Scaffold 1，Scaffold 2，Scaffold 3...………Scaffold 25。将Scaffold按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Scaffold总长度的一半时，最后一个加上的Scaffold长度即为Scaffold N50。 举例：Scaffold 1+Scaffold 2+Scaffold 3 +Scaffold 4 +Scaffold 5=Scaffold总长度*1/2时，Scaffold 5的长度即为Scaffold N50。 Scaffold N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。 什么是测序深度和覆盖度？ 测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。 假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。 覆盖度是指测序获得的序列占整个基因组的比例。由于基因组中的高GC、重复序列等复杂结构的存在，测序最终拼接组装获得的序列往往无法覆盖有所的区域，这部分没有获得的区域就称为Gap。 例如一个细菌基因组测序，覆盖度是98%，那么还有2%的序列区域是没有通过测序获得的。 什么是RPKM、FPKM RPKM,ReadsPer Kilobase of exon model per Million mapped reads, is defined in this way : 每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的reads个数。 假如有1百万个reads映射到了人的基因组上，那么具体到每个外显子呢，有多少映射上了呢，而外显子的长度不一，那么每1K个碱基上又有多少reads映射上了呢，这大概就是这个RPKM的直观解释。 下载附件 (12.31 KB) 如果对应特定基因的话，那么就是每1000000 mapped到该基因上的reads中每kb有多少是mapped到该基因上的exon的read Totalexon reads:This is the number in the column with header Total exonreads in therow for the gene. This is the number of reads that have beenmapped to a regionin which an exon is annotated for the gene or across theboundaries of two exonsor an intron and an exon for an annotated transcript ofthe gene. Foreukaryotes, exons and their internal relationships are defined byannotations oftype mRNA. 映射到外显子上总的reads个数。这个是映射到某个区域上的reads个数，这个区域或者是已知注释的基因或者跨两个外显子的边界或者是某个基因已经注释的转录本的内含子、外显子。对于真核生物来说，外显子和它们自己内部的关系由某类型的mRNA来注释。 Exonlength: This is the number in the column with the header Exon length inthe rowfor the gene, divided by 1000. This is calculated as the sum of thelengths ofall exons annotated for the gene. Each exon is included only once inthis sum,even if it is present in more annotated transcripts for the gene.Partlyoverlapping exons will count with their full length, even though theyshare thesame region. 外显子的长度。计算时，计算所有某个基因已注释的所有外显子长度的总和。即使某个基因以多种注释的转录本呈现，这个外显子在求和时只被包含一次。即使部分重叠的外显子共享相同的区域，重叠的外显子以其总长来计算。 Mapped reads: The sum of all the numbers in the column with header Totalgenereads. The Total gene reads for a gene is the total number ofreads that aftermapping have been mapped to the region of the gene. Thus thisincludes all thereads uniquely mapped to the region of the gene as well asthose of the readswhich match in more places (below the limit set in thedialog in figure 18.110 ) that have been allocated tothis gene's region. Agene's region is that comprised of the flanking regions(if it was specified infigure 18.110 ), the exons, the introns andacross exon-exonboundaries of all transcripts annotated for the gene. Thus,the sum of the totalgene reads numbers is the number of mapped reads for thesample (you can findthe number in the RNA-Seq report).map 的reads总和。映射到某个基因上的所有reads总数。因此这包含所有的唯一映射到这个区域上的reads。 举例：比如对应到该基因的read有1000个，总reads个数有100万，而该基因的外显子总长为5kb，那么它的RPKM为：10^9*1000(reads个数)/10^6(总reads个数)*5000(外显子长度)=200或者：1000(reads个数)/1(百万)*5(K)=200 这个值反映基因的表达水平。 FPKM(fragmentsper kilobase of exon per million fragments mapped). FPKM 与RPKM计算方法基本一致。不同点就是 FPKM计算的是fragments，而RPKM计算的是reads。Fragment比read的含义更广，因此FPKM包含的意义也更广，可以是pair-end的一个fragment，也可以是一个read。 什么是转录本重构 用测序的数据组装成转录本。有两种组装方式：1，de-novo构建； 2，有参考基因组重构。其中de-novo组装是指在不依赖参考基因组的情况下，将有overlap的reads连接成一个更长的序列，经过不断的延伸，拼成一个个的contig及scaffold。常用工具包括velvet，trans-ABYSS，Trinity等。有参考基因组重构，是指先将read贴回到基因组上，然后在基因组通过reads覆盖度，junction位点的信息等得到转录本，常用工具包括scripture、cufflinks。 什么是genefusion 将基因组位置不同的两个基因中的一部分或全部整合到一起，形成新的基因，称作融合基因，或嵌合体基因。该基因有可能翻译出融合或嵌合体蛋白。 什么是表达谱 基因表达谱(geneexpression profile)：指通过构建处于某一特定状态下的细胞或组织的非偏性cDNA文库,大规模cDNA测序,收集cDNA序列片段、定性、定量分析其mRNA群体组成,从而描绘该特定细胞或组织在特定状态下的基因表达种类和丰度信息,这样编制成的数据表就称为基因表达谱 什么是功能基因组学 功能基因组学（Functuionalgenomics）又往往被称为后基因组学（Postgenomics），它利用结构基因组所提供的信息和产物，发展和应用新的实验手段，通过在基因组或系统水平上全面分析基因的功能，使得生物学研究从对单一基因或蛋白质得研究转向多个基因或蛋白质同时进行系统的研究。这是在基因组静态的碱基序列弄清楚之后转入对基因组动态的生物学功能学研究。研究内容包括基因功能发现、基因表达分析及突变检测。基因的功能包括：生物学功能，如作为蛋白质激酶对特异蛋白质进行磷酸化修饰；细胞学功能，如参与细胞间和细胞内信号传递途径；发育上功能，如参与形态建成等。采用的手段包括经典的减法杂交，差示筛选，cDNA代表差异分析以及mRNA差异显示等，但这些技术不能对基因进行全面系统的分析，新的技术应运而生，包括基因表达的系统分析（serial analysis of gene expression,SAGE），cDNA微阵列（cDNA microarray），DNA 芯片（DNA chip）和序列标志片段显示（sequence taggedfragmentsdisplay。 什么是比较基因组学 比较基因组学(ComparativeGenomics)是基于基因组图谱和测序基础上，对已知的基因和基因组结构进行比较，来了解基因的功能、表达机理和物种进化的学科。 利用模式生物基因组与人类基因组之间编码顺序上和结构上的同源性，克隆人类疾病基因，揭示基因功能和疾病分子机制，阐明物种进化关系，及基因组的内在结构。 什么是表观遗传学 表观遗传学是研究基因的核苷酸序列不发生改变的情况下，基因表达了可遗传的变化的一门遗传学分支学科。表观遗传的现象很多，已知的有DNA甲基化（DNAmethylation），基因组印记（genomicimpriting），母体效应（maternaleffects），基因沉默（genesilencing），核仁显性，休眠转座子激活和RNA编辑（RNA editing）等。 什么是计算生物学 计算生物学是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模、计算机仿真技术等。 当前，生物学数据量和复杂性不断增长，每14个月基因研究产生的数据就会翻一番，单单依靠观察和实验已难以应付。因此， 必须依靠大规模计算模拟技术，从海量信息中提取最有用的数据。 什么是基因组印记 基因组印记(又称遗传印记)是指基因根据亲代的不同而有不同的表达。印记基因的存在能导致细胞中两个等位基因的一个表达而另一个不表达。 基因组印记是一正常过程，此现象在一些低等动物和植物中已发现多年。印记的基因只占人类基因组中的少数，可能不超过5%，但在胎儿的生长和行为发育中起着至关重要的作用。 基因组印记病主要表现为过度生长、生长迟缓、智力障碍、行为异常。目前在肿瘤的研究中认为印记缺失是引起肿瘤最常见的遗传学因素之一。 什么是基因组学 基因组学（英文genomics），研究生物基因组和如何利用基因的一门学问。用于概括涉及基因作图、测序和整个基因组功能分析的遗传学分支。 该学科提供基因组信息以及相关数据系统利用，试图解决生物，医学，和工业领域的重大问题。 什么是DNA甲基化 DNA 甲基化是指在DNA甲基化转移酶的作用下，在基因组CpG二核苷酸的胞嘧啶5'碳位共价键结合一个甲基基团。正常情况下，人类基因组“垃圾”序列的CpG二核苷酸相对稀少，并且总是处于甲基化状态，与之相反，人类基因组中大小为100—1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG岛则总是处于未甲基化状态，并且与56％的人类基因组编码基因相关。 人类基因组序列草图分析结果表明，人类基因组CpG岛约为28890个，大部分染色体每1 Mb就有5—15个CpG岛，平均值为每Mb含10．5个CpG岛，CpG岛的数目与基因密度有良好的对应关系 。由于DNA甲基化与人类发育和肿瘤疾病的密切关系，特别是CpG岛甲基化所致抑癌基因转录失活问题，DNA甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容。 什么是基因组注释 基因组注释(Genomeannotation) 是利用生物信息学方法和工具,对基因组所有基因的生物学功能进行高通量注释 , 是当前功能基因组学研究的一个热点。 基因组注释的研究内容包括基因识别和基因功能注释两个方面。基因识别的核心是确定全基因组序列中所有基因的确切位置。
原文作者： Francis Collins (NIH Director). 02/03/2013 （注：我上周在美国 Science 杂志的子刊 Science Translational Medicine 上发表了一篇论文“ Lineage structure of the human antibody repertoire in response to influenza vaccination ”， Francis Collins 看了之后非常赞赏，特地在他的博客上写了一篇文章了介绍我们的工作，我把它翻译成中文 ----- 贺建奎） Source: National Cancer Institute Visuals Online , NIH 现在临床上有许多种检测可以监控你的健康状况，但是却没有一种被广泛接受的方法可以检测你免疫系统的各个方面。我们怎么可以得知一个人的免疫系统是很强健还是很虚弱？在人们受哮喘，过敏，关节炎折磨时，如何量化免疫系统的错误？ 斯坦福大学的一个研究团队在开发这样的检测方面迈出了第一步，他们的方法是：给免疫系统“拍照”。 在讨论他们所做的工作之前，我们先来回顾一下人体的免疫系统是如何保护我们免受疾病困扰的。先天性免疫系统就像是常规部队一样，它攻击入侵的微生物，保护着我们的健康。但是这只常规部队没有记忆，当入侵者再次返回时它们并不能很快的识别出来。这时候，适应性免疫系统出场了。适应性免疫系统由 B 细胞和 T 细胞组成。这些细胞不仅可以记住入侵者，而且还可以调整它们的“武器”，即抗体和 T 细胞受体，使得它们的反应更加有效。我们可以称之为特种部队。 当疫苗，比如说，流感疫苗，注射入人体后，它扮演了一个类似军事演习中的敌方入侵者，来训练我们的免疫系统。我的特种部队因此而吹响号角，拿起武器来提前准备抵抗真正的入侵者。当真正的入侵者随后到来时，你的身体已经布置好已经制备精良的抗体，大部分的时候，在入侵者让你得病之前就把它们消灭了。 但当我们衰老时，我们得流感的风险在不断增加。为什么呢？一个对我们的抗体的全面检查可能提供答案的线索，这就是我今天介绍斯坦福大学研究团队的原因。 在美国国立卫生研究院的资助下，这些研究人员招募了 17 个志愿者，年龄分布在 8 岁到 100 岁之间。每个志愿者都接受了季节性流感疫苗的接种，并且抽了三次血样，其中一次在打疫苗之前，两次在打疫苗之后。 使用高通量测序技术，这个团队研究了每个志愿者在每个时间点的每一个抗体 --- 共有 500 万个抗体！他们调查了出现的抗体的类型（共有 5 种类型）和每一种类型的抗体的数目。然后，他们比较了这些人身上同样类型的每一个抗体。所有这些信息归总起来可以让我们知道任何两个抗体是不是从一个族系出来的 -- 就像是家谱一样。 当研究人员仔细计算这些数字时，他们发现 70-100 岁之间的老人的抗体的多样性远低于年轻人。也就是说，当人变老的时候，免疫系统的抗体库（武器库）就变得非常有限了。 是不是这种情况会影响老人对接种流感疫苗的效果？是不是这样会减弱他们对抗感染的能力？答案是很有可能。也许，这个变少了，不那么多样化的抗体库正好解释了为什么流感疫苗在老年人身上有时候会没那么有效果。我们还需要进一步的研究来证实。给免疫系统拍快照有助于我们找到答案。 这种抗体的快照是最近几年才成为可能，主要是因为基因组学的进步。这技术可以用来诊断自身免疫性疾病 --- 尤其是当这个疾病中有抗体的“指纹”。 它同样也提供了一个强有力的工具来监测一个人的治疗过程是否有效，以及为流感和其他症状提供一个个性化的风险预估：这正是个性化医疗的一面。 虽然这项激动人心的研究还在继续进行，但接种季节性流感疫苗仍不失为一个明智之举。 References: Lineage structure of the human antibody repertoire in response to influenza vaccination. Jiang N, He J, Weinstein JA, Penland L, Sasaki S, He XS, Dekker CL, Zheng NY, Huang M, Sullivan M, Wilson PC, Greenberg HB, Davis MM, Fisher DS, Quake SR. Sci Transl Med. 2013 Feb 6;5(171):171 原文链接： http://directorsblog.nih.gov/taking-a-snapshot-of-the-human-immune-system/
读者很多的GenomeWeb最近报道了我们启动 R10K项目 的新闻（点击看全文）： 这个项目的启动 意义重大 ： “Our immune system is the most sensitive and specific in recognizing external or internal "threats", it negotiates with the environment daily and ready to react through its diversified T and B cells. ” 换句话说，免疫系的T细胞和B细胞受体能特异而且高效地和疾病相关的抗原结合，通过高通量测序，我们就可以顺着这个高度特异和敏感的“藤”摸到诊断疾病的“瓜”。以前的技术不能把免疫细胞细分到单细胞水平，所以分辨率比较低。有了免疫组库测序技术，找到与疾病相关的特异性抗原结合的免疫细胞就成了可能。
高通量测序当然是革命性的技术，而且成本在不断降低，总有一天能降到能够接受的程度，所以我非常关注高通量测序方法的应用，目前的先驱性研究可能会成为今后的主流技术手段。 综述文章Utilization of next-generation sequencing platforms in plant genomics and genetic variant discovery Utilization of next-generation sequencing platform 选择性基因型鉴定和高通量测序的结合Population resequencing reveals local adaptation of Arabidopsis lyrata to serpentine soils Population resequencing reveals local adaptation 定位到500多bp的区间后，用高通量测序的方法发现目标基因Identification of a spontaneous frame shift mutation in a nonreference Arabidopsis thaliana accession using whole genome sequencing Identification of a spontaneous frame shift mutati 选择性基因型鉴定和高通量测序的结合Bulk Segregant Analysis by High-Throughput Sequencing Reveals a Novel Xylose Utilization Gene from Saccharomyces cerevisiae Bulk Segregant Analysis by High-Throughput Sequenc 侯选基因的高通量测序（PCR片段的高通量测序）High-throughput, pooled sequencing identifies mutations in NUBPL and FOXRED1 in human complex I deficiency High-throughput, pooled sequencing
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