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这就是全世界最牛的个人基因组测序结果，没有之一
炎黄一号 人类基因组 科林斯 文特尔 测序 华大 基因 精准医疗
本文作者:田埂Geneis
5月25日，《自然-生物技术》发表了来自华大基因的 。
2008年,炎黄一号一诞生即成为“亚洲第一”——第一个蒙古人种的全基因组测序结果。经过科学家的不懈打磨，到《自然-生物技术》这篇最新论文发表的此刻，从测序数据质量上来说，炎黄一号终于成了“世界第一”！
作为和这项研究有些渊源的基因组学工作者，笔者将尽我所能，解读炎黄一号基因组的系列科研和技术进展。以期让大家理解，个人全基因组测序现在究竟进展到了什么地步？这项工作的意义和价值又在哪里？
基因组数据：能用，但还不够好
在这个“千元基因组时代”，个人基因组测序似乎已成了大众消费品。那么，为什么世界顶级的基因组研究机构和测序仪生产商，还在不断的测序更多的个人基因组，还要将个人基因组研究做到目前技术条件下“极致精美”的程度呢？
简单的答案就是，因为目前的基因组数据还不够好，因而也不够好用。
我们研究人类基因组最关心的问题，就是将染色体上所有的基因序列都测序出来，并且定位清楚，简单的说，目标就是将人类基因组从第一个碱基开始，一直到最后一个碱基结束，真正完整的呈现出来。
在基因组研究领域，人们对数据的可信度有一个基本的要求：单个碱基越准确越好，对单个碱基的覆盖深度越多倍越好，对整个基因组测得越完整越好，测序的“缺口（Gap）”越少越好。
以这些标准看，目前的基因组测序结果，还没有一个是完美的。
人类基因组计划：曾经的“最好”
自从人类基因组计划和科学狂人克雷格· 文特尔（Craig Venter）先后公布人类基因组图谱以来，基因组研究进入了全新的纪元。然而，这份图谱只是张“不够完美的参考图”，科学家们很快认识到，我们需要更多人的基因组， 才能真正将遗传与基因组信息应用到健康和临床领域。
但是因为测序基因组太过昂贵，科学家们选择了折衷的思路，那就是后来启动的国际人类基因组单体型图计划( HapMap Project)，旨在了解人类遗传的单倍型和单点突变。虽然取得了一定的进展，但是根本问题仍然存在——测序的人类基因组数据太少，质量还不够好。
再后来，454公司测序了诺奖得主詹姆斯·沃森（James Watson）的基因组，并将其公布，但是沃森的基因组从测序质量上来讲，跟人类基因组计划公布的还不在一个水平上，所以，大部分科研工作者，还是在使用人类基因组计划所公布的基因组数据作为参考序列。
在2004年公布的人类基因组计划的数据中，对单个碱基的覆盖深度是6~10倍的覆盖深度，当时计算的人类基因组总长度约为2.8G，有341个缺口， N50（可信的组装测序序列）的长度为38.5 Mb，这个长度是人类基因典型长度的1,000倍，应该说，在当时的测序条件下，这样的数据已经是非常好的结果了。早两年文特尔公布的基因组覆盖度为5.1倍，基因组的总长度是2.91G，从2001年发表的那个版本看，缺口的数量有数千个，所以从测序数据质量上来讲，较人类基因组计划还是有一定差距，且当时人类基因组计划用的是“逐个克隆法（Clone by Clone）”的定位方法测序，这种方法前期需要大量的工作进行克隆的定位，因此很费时间，而后的测序和分析则相对容易。而文特尔采用“全基因组鸟枪法”测序，这种方法不需要大量的克隆定位，但对用来组装的计算机硬件软件要求很高，且容易出错，好处在于节省了时间，提高了效率。
文特尔（左）和负责“人类基因组计划“的科林斯（右），并肩开启基因组时代的双雄人物 图片来源：
单就数据质量来说，人类基因组计划所得到的基因组图谱还是更加准确可靠。
但从上面的描述，我们可以看出几个问题，因为采取的基因组测序策略不同，公布的两个基因组，长度不一，缺口的数量不一，测序的质量也不一，从精益求精的角度看，二者都不够完美。
人类基因组：缺点在哪里？
首先，人类基因组还不够精确。人是“二倍体”，也就是有一半遗传物质来自父亲，一半遗传物质来自母亲，且在受精卵形成过程中，还会发生基因重组，这是人类遗传多样性的来源之一。科学家们需要更精确的“单倍型”数据，这样基因组才够“完美”，而这种“完美”正是研究者们追求的目标。
其次，人类基因组还不够多元。
按照传统的人种分类，人类按照肤色黑白黄棕，被粗分为四大类：尼格罗人种、高加索人种、蒙古人种、澳大利亚人种。基因组测序数据是从高加索人种开始的，人类基因组计划是人类的标准参考基因组，也是高加索人种的标准参考基因组。文特尔的基因组，测序对象是他自己，同样是高加索人种。
然而，从基因组研究的角度，为了尽可能地包括各种遗传背景，需要为更多族裔建立自己的参考基因组。
第一个蒙古人种基因组，正是由华大基因团队测序完成。2008年他们在《自然》杂志发表了《一个亚洲人的二倍体基因组测序（The diploid genome sequence of an Asian individual）》， 这就是我们俗称的炎黄一号。同时发表的还包括来自尼格罗人种的全基因组测序数据。至此，三种肤色人种的基因组数据总算凑齐了。
2008年的华大论文中，蒙古人种基因组的覆盖深度是36倍，看似比人类基因组计划的10倍覆盖度要高出很多，事实上，蒙古人种基因组测序采用的是短序列二代测序技术，而人类基因组计划和文特尔的基因组采用的是一代测序的长序列测序。虽然炎黄一号也进行了组装，但是非常难以达到人类基因组计划的水平，而且当时二代测序技术准确度难以跟一代测序技术相媲美，所以测序质量也比较低。需要更高的覆盖深度来弥补。
这些技术细节可以简单理解成，虽然蒙古人种基因组的覆盖深度高，但是由于序列的定位可能出现问题，且质量不够高，所以，达到的效果跟10倍覆盖深度的人类基因组计划那个标准图谱在单碱基的准确度上相差不大，从结构变异和单倍型角度看，可能还有一些差距。当然，从技术角度，两套基因组测序都“不够完美”，所以不好下定论，得具体数据具体比较。
炎黄一号：九年磨砺，成就“最好”
自炎黄一号的第一阶段结果发表以来，华大基因的科技工作者就开始不断完善“蒙古人种”的基因组图谱。
首先是2009年，华大基因与合作单位的一群年轻研究者在《自然-生物技术》发表了研究论文《构建人类泛基因组序列图谱（Building the sequence map of the human pan-genome）》。利用组装的方法构建出炎黄一号独有的大约5M的基因序列，并且验证了其存在并预测了其功能，而且将炎黄一号的基因组组装提升到新的水平。
2011年，华大在《自然-生物技术》上又发表了一篇新论文《Structural variation in two human genomes mapped at single-nucleotide resolution by whole genome de novo assembly》，将炎黄一号的新组装结果与另外一个尼格罗人种的组装结果进行比对，在原有基础上，发现了277,243个新的基因组“结构变异”，同时还发布了为此开发的新的组装流程。
我们可以这么理解这项研究，2008年版本无法发现的基因组结构变异，可以通过2011年的新方法找到，特别是小范围的（≤50 碱基对）和中等范围的（51~200 碱基对）结构变异。因为炎黄一号测的是短序列，所以确实比较难发现大的结构变异（&200 碱基对），这一问题一直困扰着通过短序列高通量测序进行基因组研究的研究者。
2015年5月，华大基因在《自然-生物技术》上发表了《De novo assembly of a haplotype-resolved human genome》，通过全基因组鸟枪测序法(WGS)结合全新策略（Fosmid-pooling）的分级组装方法，以及之前的二代测序短序列组装出人类单倍体水平的二倍体基因组。组装出了5.15Gb的二倍体基因组，单倍型的可信N50 为484 kb，还发现了7.49 Mb的独有序列。至此，历时9年的炎黄一号基因组已经趋于“完美”，这已是领先于目前已知的所有的人类基因组测序结果的最为完整的基因组图谱。
从2006年炎黄一号项目正式启动，到日《自然-生物技术》的最新论文发表。可以说，此时此刻，亚洲人在这一领域，真正领先于世界！
完美的基因组参考序列，意义何在？
早在十年前，詹姆斯·沃森就敢于发出宣告，“未来所有生物学只有以基因组开始才有希望发展! ”
当初的预言，正在一步步变为现实。
一个真正完美的基因组，意义相当深远。
首先，它对遗传学研究至关重要。通过炎黄一号组装的单倍型图，我们可以更为清晰地了解不同基因型之间的连锁关系、遗传特征，进而深入研究基因组重组的机制，基因组的各种修饰与不同单倍型的关系，基因组单倍型结构与基因表达、调控、修饰的关系等等。
热门的表观遗传学也离不开基因组信息。2010年，华大的研究者在《Plos Biology》上发表过炎黄一号志愿者的外周血单核细胞DNA甲基化图谱，该图谱的分析是基于之前组装的版本，相信在新的组装版本的推动下，类似研究将更加深入准确。随着下一步研究延伸至志愿者的各种组织（如肌肉、皮肤等），我们将对DNA甲基化的机制和组织特异性的甲基化基因表达有更加深刻的理解。
而对于目前火热的“精准医疗”和“个体化医学”而言，准确的基因组参考序列，将帮助真正“精准”的基因组数据分析。值得庆幸的是，有炎黄一号作为蒙古人种的参考序列，我们将离“精准”的目标更加接近。（编辑：游识猷）
International Human Genome Sequencing, C. (2004). "Finishing the euchromatic sequence of the human genome." Nature 431(7011): 931-945.
Venter, J. C., et al. (2001). "The sequence of the human genome." Science 291(5507): .
Wang, J., et al. (2008). "The diploid genome sequence of an Asian individual." Nature 456(7218): 60-65.
Li, R., et al. (2010). "Building the sequence map of the human pan-genome." Nat Biotechnol 28(1): 57-63.
Li, Y., et al. (2011). "Structural variation in two human genomes mapped at single-nucleotide resolution by whole genome de novo assembly." Nat Biotechnol 29(8): 723-730.
Cao, H., et al. (2015). "De novo assembly of a haplotype-resolved human genome." Nat Biotechnol.
Li, Y., et al. (2010). "The DNA methylome of human peripheral blood mononuclear cells." PLoS Biol 8(11): e1000533.
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这篇文章作为科普来说不合格，一些术语诸如覆盖深度、N50、长序列短序列都缺乏解释
引用 的话：看到你说这句才反应过来到底哪儿不对。。。惭愧楼主多讲讲fosmid测序的优点吧，以及解释下5.1G是怎么来的其实跟fosmid关系也不太大——fosmid只是一种方法，而方法的选择有很多。单倍体型其实是为了解决这样的一个问题：基因组上有很多位点的碱基在人群里是不一致的（SNP，单核苷酸多态性），比如说基因组上的第x个碱基有可能是A也有可能是C、第y个碱基是C或者T、第z个是A或者G或者C。如果现在已知，A-C-A这个组合会显性地导致某种疾病、A-T-A和C-C-A之类的组合都不会。那请问，如果一个人的基因组重测序结果是A/C-C-A/G，你说他/她会不会得病？……在传统的基因组测序方法里，A/C-C-A/G这个结果是来自于[A-C-A]+[C-C-G]还是[C-C-A]+[A-C-G]在x-y-z之间的间距过大的情况下是难以甚至不能确定的，因为人是二倍体生物，测序得到的结果是两套基因组序列变成片段以后的混合物。如果SNP之间的距离大于测序文库的跨度，以至于两个SNP在整个测序结果中没有在同一条测序模板上出现过，那么这两个SNP位点之间的关系就是不可确定的了。类比一下：想象两套基本一样的拼图，其中拼图I有两片被画了黄线，拼图II有两片被画了蓝线。现在把两套拼图混在一起，然后让一个没有见过这两套拼图的人去拼，你觉得他能确定到底是一套黄一套蓝还是两套杂色么？单倍体型测序通过各种技术方法在测序结果里引入大量大跨度的测序模板，就像在拼图的背后做记号说“这一片和那一片一定是来源于同一套拼图的”。当这样的“记号”足够多、跨度足够大的时候，就可以得到“[(x)A-(y)C]一定来源于同一套单倍体，且，[(y)C-(z)A]一定来源于同一套单倍体”的结论，于是在刚才那个例子里我们就能判断出来这个人的单倍体型是[A-C-A]+[C-C-G]，也就是说他会生病。
没看出来牛在哪里，一点GAP都没有只能说是算法上的问题，毕竟基因组里面有一些高度重复的序列，就算你有几个Reads测出来，也不能保证能够完美比对到原本的位置，强行追求Gap的完美本身就不太合理吧。还有，二代测序平台几乎全部都是国外的公司生产的，拿着别人的仪器测出来的结果强行说亚洲领先地位，这样真的好么。而且 ，图表里面5-6倍的测序深度才有几百几千个Gap,测36倍得到的Gap数量没什么好炫耀的。
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全部评论(45)
空间信息与数字技术专业
一个想法 术语初次出现不要打引号 用粗体表示就可以了用了 感觉自己萌萌哒
金属材料在读博士生
术语在哪？我是不是都认识了，所以忽略了；还是反正不认识直接跳过了？
收到，很好。
遗传学硕士，科学松鼠会成员
引用 的话：一个想法 术语初次出现不要打引号 用粗体表示就可以了谢谢建议。以后我注意下阅读体验……
最牛的DNA技术都在好莱坞呢！
分子进化硕士
BGI这群算法狂魔…
BGIer前来点赞，比官方新闻写得好看多了。()PS: 果壳和IE犯冲，这个帖子用IE死活都无法正常打开，换了个浏览器才行。
这篇文章作为科普来说不合格，一些术语诸如覆盖深度、N50、长序列短序列都缺乏解释
引用 的话：这篇文章作为科普来说不合格，一些术语诸如覆盖深度、N50、长...恩，严重同意！
跟第一次看研究生高级英语的时候一个感觉。。。字全都认识。。。意思全不知道。。。
没看出来牛在哪里，一点GAP都没有只能说是算法上的问题，毕竟基因组里面有一些高度重复的序列，就算你有几个Reads测出来，也不能保证能够完美比对到原本的位置，强行追求Gap的完美本身就不太合理吧。还有，二代测序平台几乎全部都是国外的公司生产的，拿着别人的仪器测出来的结果强行说亚洲领先地位，这样真的好么。而且 ，图表里面5-6倍的测序深度才有几百几千个Gap,测36倍得到的Gap数量没什么好炫耀的。
一倍体3G，二倍体怎么5.1G？
“36倍覆盖深度”是什么意思？
说真的，作为同事，我不是太明白为什么你写了这么长一篇文章却可以完全绕开单倍体型测序比传统全基因组测序最大的区别和优势……
这篇文章到底是作为科普文章还是软文……
罗索了一大堆，全在讲历史，到了具体的都是一带而过，像软文多过科普
谢谢分享，生物研究加油，基因研究加油！！
所以说蒙古人种以后再经行类似基因药物治疗可以走到更前？ 其实我也不知道这个问题问的对不对。。
生命科学专业，天函地方小组长
每个字都看得懂……不对，是每个词都看得懂系列……深深让我怀疑自己遗传学和基因组学没学好了……
没有懂，应该是自己没有这方面的基础吧。顺便问问父母基因好，孩子就聪明？或者说孩子的基因也就好？
没看懂。是说覆盖程度、总长度越大/多，缺口越少，基因图谱越完美吗？
引用 的话：这篇文章作为科普来说不合格，一些术语诸如覆盖深度、N50、长序列短序列都缺乏解释而且，没有帮助理解的图片，强烈要求添图。
蒙古是混血，而汉族是纯血民族，中国人也不是什么蒙古人种，应该叫东亚人种。
引用 的话：没看出来牛在哪里，一点GAP都没有只能说是算法上的问题，毕竟基因组里面有一些高度重复的序列，就算你有几个Reads测出来，也不能保证能够完美比对到原本的位置，强行追求Gap的完美本身就不太合理吧。还有...用别人生产出的 锤子 和钉子，做出自己的产品，不能算牛么？我也不知道你具体说的什么。看不懂。
生物信息学博士生
引用 的话：说真的，作为同事，我不是太明白为什么你写了这么长一篇文章却可以完全绕开单倍体型测序比传统全基因组测序最大的区别和优势……看到你说这句才反应过来到底哪儿不对。。。惭愧楼主多讲讲fosmid测序的优点吧，以及解释下5.1G是怎么来的
似乎懂了一点但又有很多不懂的地方……跟上面一样，问一下“覆盖深度”到底是什么？指的是“多个序列检测时，对某个特定碱基的覆盖次数”之类的意思么？还是说别的？另外N50（可信的组装测序序列）又是指什么？这个序列的长度是越小越好么？考虑到上面的问题应该是涉及到测序的原理和基本流程，不知道果壳里有没有发过这方面的科普文章？
引用 的话：看到你说这句才反应过来到底哪儿不对。。。惭愧楼主多讲讲fosmid测序的优点吧，以及解释下5.1G是怎么来的其实跟fosmid关系也不太大——fosmid只是一种方法，而方法的选择有很多。单倍体型其实是为了解决这样的一个问题：基因组上有很多位点的碱基在人群里是不一致的（SNP，单核苷酸多态性），比如说基因组上的第x个碱基有可能是A也有可能是C、第y个碱基是C或者T、第z个是A或者G或者C。如果现在已知，A-C-A这个组合会显性地导致某种疾病、A-T-A和C-C-A之类的组合都不会。那请问，如果一个人的基因组重测序结果是A/C-C-A/G，你说他/她会不会得病？……在传统的基因组测序方法里，A/C-C-A/G这个结果是来自于[A-C-A]+[C-C-G]还是[C-C-A]+[A-C-G]在x-y-z之间的间距过大的情况下是难以甚至不能确定的，因为人是二倍体生物，测序得到的结果是两套基因组序列变成片段以后的混合物。如果SNP之间的距离大于测序文库的跨度，以至于两个SNP在整个测序结果中没有在同一条测序模板上出现过，那么这两个SNP位点之间的关系就是不可确定的了。类比一下：想象两套基本一样的拼图，其中拼图I有两片被画了黄线，拼图II有两片被画了蓝线。现在把两套拼图混在一起，然后让一个没有见过这两套拼图的人去拼，你觉得他能确定到底是一套黄一套蓝还是两套杂色么？单倍体型测序通过各种技术方法在测序结果里引入大量大跨度的测序模板，就像在拼图的背后做记号说“这一片和那一片一定是来源于同一套拼图的”。当这样的“记号”足够多、跨度足够大的时候，就可以得到“[(x)A-(y)C]一定来源于同一套单倍体，且，[(y)C-(z)A]一定来源于同一套单倍体”的结论，于是在刚才那个例子里我们就能判断出来这个人的单倍体型是[A-C-A]+[C-C-G]，也就是说他会生病。
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提取出的纯净的DNA是什么颜色?
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纯DNA沉淀后是白色的粉状.这点我可以很肯定的告诉你.做过很多很多次的.
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