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全面描述人類基因組中的結(jié)構(gòu)變異

導(dǎo)讀

由干細(xì)胞搜丨干細(xì)胞搜網(wǎng)編輯: 人類基因組在個(gè)體與個(gè)體之間存在很大差異。這些差異包括單核苷酸變化或DNA序列中的“拼寫錯(cuò)誤”,但更多的變異來自結(jié)構(gòu)變異,包括DNA片段的添加,缺失和重排。最近的一項(xiàng)研究使用了多種先進(jìn)技術(shù),比以往更深入地深入研究三個(gè)家族中存在的結(jié)構(gòu)變異,以及它們的功能后果。

人類基因組在個(gè)體與個(gè)體之間存在很大差異。這些差異包括單核苷酸變化或DNA序列中的“拼寫錯(cuò)誤”,但更多的變異來自結(jié)構(gòu)變異,包括DNA片段的添加,缺失和重排。最近的一項(xiàng)研究使用了多種先進(jìn)技術(shù),比以往更深入地深入研究三個(gè)家族中存在的結(jié)構(gòu)變異,以及它們的功能后果。

在過去的十年中,基因組測(cè)序變得更快,更準(zhǔn)確,更便宜。結(jié)果,越來越多的人類基因組被測(cè)序,我們對(duì)這些序列實(shí)際上對(duì)功能和疾病意味著什么的了解正在迅速增長(zhǎng)。

我們?cè)搅私?,我們?cè)搅私馕覀儗?duì)人類基因組學(xué)知之甚少。雖然ATGC的線性序列看起來很整潔,但我們的基因組實(shí)際上是動(dòng)態(tài)實(shí)體,在個(gè)體之間存在相當(dāng)大的差異 – 這些差異可以改變導(dǎo)致正常功能和疾病的特征。

個(gè)體之間的遺傳差異有助于我們的個(gè)性。這些差異包括數(shù)百萬個(gè)單核苷酸變體 – 例如,其中一個(gè)人可能具有A,另一個(gè)人可能在給定位置具有C.還有數(shù)十萬個(gè)結(jié)構(gòu)變體(SV)。SV包括插入基因組或從基因組中刪除的DNA片段,重復(fù)的片段和倒置的片段。SV比單核苷酸變體更難以鑒定,因此尚不清楚在給定的人類基因組中確實(shí)存在多少個(gè)SV。

現(xiàn)在,在Nature Communications上發(fā)表的一篇題??為“人類基因組中單元型解析結(jié)構(gòu)變異的多平臺(tái)發(fā)現(xiàn)”的論文,深入研究了個(gè)體基因組差異。

這項(xiàng)工作涉及由人類基因組結(jié)構(gòu)變異聯(lián)盟(HGSVC)組成的大型國(guó)際研究團(tuán)隊(duì),由共同第一作者M(jìn)ark Chaisson博士,Ashley Sanders博士和趙雪芳博士領(lǐng)導(dǎo)。 ;共同資深作者Paul Flicek,博士,Ken Chen,博士,Mark Gerstein,博士,Phi-Yan Kwok,醫(yī)學(xué)博士,博士,Peter Lansdorp,醫(yī)學(xué)博士,博士, Gabor Marth,DSc。,Jonathan Sebat,Ph.D.,Xinghua Shi,Ph.D.,Ali Bashir,Ph.D.,Kai Ye,Ph.D.,Scott Devine,Ph.D.,Michael Talkowski,Ph .D。,Ryan Mills博士和Tobias Marschall,博士;和相應(yīng)的高級(jí)作者Jan Korbel,博士,Evan Eichler,博士和Charles Lee,博士,F(xiàn)ACMG,杰克遜實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)主任和教授。他們使用全套基因組技術(shù)廣泛分析三個(gè)家庭三人組(父母和孩子)的基因組。所使用的技術(shù)包括長(zhǎng)讀取,短讀取和鏈特異性測(cè)序技術(shù),光學(xué)映射和用于SV檢測(cè)的多種計(jì)算機(jī)算法。該結(jié)果提供了迄今為止兒童基因組中最全面的SV目錄,包括每個(gè)SV存在于哪組父母染色體上的信息。

總之,研究人員確定每個(gè)基因組平均有818,054個(gè)小插入和缺失(每個(gè)影響少于50個(gè)DNA堿基的基因組改變)和27,622個(gè)SV(影響50個(gè)堿基或更多DNA的基因組改變)。值得注意的是,他們還發(fā)現(xiàn)每個(gè)基因組平均有156個(gè)倒位,其中許多與遺傳病綜合征相關(guān)的基因組區(qū)域相交。研究人員發(fā)現(xiàn),常規(guī)測(cè)序技術(shù)和常用的計(jì)算機(jī)算法實(shí)際上錯(cuò)過了每個(gè)人超過100,000個(gè)變種。例如,標(biāo)識(shí)的短讀取調(diào)用算法錯(cuò)過了83%的識(shí)別插入。實(shí)際上,給定人類基因組中SV的真實(shí)數(shù)量似乎比大多數(shù)研究通常鑒定的多三到七倍。

因此,SV構(gòu)成了當(dāng)前基因組測(cè)序技術(shù)和分析方法通常不能捕獲的大量遺傳變異。這意味著SVs對(duì)人類疾病的貢獻(xiàn)尚未得到很好的量化,擴(kuò)展的SV庫(kù)可以幫助確定新的疾病遺傳關(guān)聯(lián),并在未來的遺傳測(cè)試中提高診斷產(chǎn)量。