盤點2016年測個基因組就發表在CNS上的文章

人類基因組工作草圖的發表至今已有15年了，各物種的全基因組也相繼出爐。二代測序（NGS）更是讓基因組測序變得易如反掌。現在測個序還能發CNS文章？是異想天開嗎？回顧2016年CNS的文章，結果是肯定的。現在測序能做的不光是測基因組和轉錄組，基因組的數據甚至可以和蛋白組聯合起來一起分析。我們就在這篇文章中盤點一下本年度通過大規模測序發表在CNS上的文章，看看最新的研究趨勢是什麼。

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基因組

基因組測序

能發表在CNS上的研究都是有重大科學價值的，測基因組就要看你測什麼？為什麼測？怎麼測了。本年度單純的全基因組測序CNS文章就有7篇，其中三篇是

封面文章，這7篇文章都有一定特點：

樣本珍稀：5000多年前的冰木乃伊；

進化地位獨特：從海洋到陸地又回到海洋的鰻草；特殊體型、雄性育兒的海馬；

技術的里程碑：長測序完成大猩猩基因組；第三代測序發表最連續的人類基因組。

特殊環境：污染水域近400條大西洋鏘的全基因組測序；

大量樣本：10個不同類型生境、世界各地3,042個樣本中125,000多個病毒序列。

Science: 5300年前的病原體基因組

Science 和Nature相繼報道了科研人員從距今5000多年前的冰木乃伊中提取了最古老的病原體全基因組。該研究登載在1月7日的Science上。這項研究解決了一個重要的問題是，現代歐洲人攜帶的混合幽門螺桿菌菌株是什麼時候出現的。

特殊進化地位讓鰻草基因組登上Nature封面

對海洋的開花植物鰻草(Zostera marina)基因組的測序與研究，闡明了海洋藻類如何進化為陸地植物而後又如何回到大海。2月18日Nature分別以封面故事，研究報告和新聞展望三種方式報導了鰻草全基因組測序的分析結果。這項研究標誌著來自世界各地35名科學家的8年工作成果，不僅幫助植物學家剖析鰻草的演變，也促進對一般開花植物進化的理解。

中國科學家的成果登上Nature封面：破譯海馬基因組

中國科學院南海海洋研究所研究員林強課題組主導，德國、新加坡、華大基因等實驗室共同完成的研究論文作為封面故事和長論文（Article）發表在2016年12月15日的Nature上。林強研究團隊對虎尾海馬進行了基因組測序和分析，得知海馬是目前已獲得全基因組魚類中進化速率最快的物種。分析顯示海馬基因丟失與失去牙齒和骨盆鰭有關，其基因複製而新產生的基因讓雄性懷孕成為可能，調控原件消失改變了骨架，實現以骨板保護支持身體。

Science封面：基因組長測序獲突破性進展

Gordon等人運用長讀長測序技術提高了我們的近親大猩猩基因組數據，文章發表在4月1日的Science上。從一個單個的個體減少了裝配的片斷並恢復了以前遺漏的基因和非編碼基因位點。長讀長測序技術變得很實用，使得個別實驗室產生高質量的複雜的哺乳動物基因組成為可能。

Nature：藉助第三代測序韓國發表最連續人類基因組

國立首爾大學醫學院的研究人員和美國被譽為「測序黑馬」的公司——10x Genomics聯合運用去年新發售的GemCodeTM測序平台以及第三代測序PacBio單分子實時測序平台在10月13日的Nature上發表了一項新的研究，對一名韓國人的基因組（AK1）進行從頭組裝和單倍體型定相信息分析。這是迄今為止發表的最為連續的人類基因組組裝。作者填補了特異人群參考基因組的空白，並確定了結構變異。

Science：基因組測序顯示魚類快速進化以適應污染

12月9日發表在Science雜誌上的一篇文章報道了對生活在美國四個污染的東海岸區域的近400條大西洋鏘進行的全基因組測序，研究結果顯示：研究小組的遺傳分析表明大西洋鏘的遺傳多樣性使它們能特別好地適應，在完全改變了的棲息地生存。在遺傳水平上，耐受型群體以高度相似的方式進化。這表明這些魚已經攜帶了那些讓它們適應污染位點的遺傳變異，並且可能已經進化出一些針對污染的解決方案。

Nature重大成果：揭示125000個病毒基因組

在發表於8月17日Nature上的一項研究中，美國能源部聯合基因組研究院(DOE JGI)的研究人員分析了從DOE JGI綜合微生物基因組與微生物組樣品（Integrated Microbial Genomes with Microbiome Samples）數據管理和分析系統獲得的，來自10個不同類型生境、世界各地3,042個樣本的超過5萬億鹼基（Tb）的序列。他們努力篩查大堆的數據集，生成了包含279萬個蛋白的125,000多個病毒序列。將病毒序列數量提高了50倍，鑒別出的99%的病毒家族都與以往測序的病毒沒有密切關係，構建出了第一個全球病毒分布圖。

基因組分析

測序技術的革新帶來了測序方面的便利，當大量的基因組數據湧現時，如何分析這些數據成了首當其衝的問題。在本年度CNS上也有三篇文章對如何分析基因組的啟動子突變和順式調控元件的進化起源做出了範例：

2篇Nature：癌症基因組分析揭示啟動子突變顯著增加原因

最近的癌症全基因組分析，在基因啟動子內識別出了無數的體細胞點突變熱點。只是正向選擇可能無法充分地解釋在癌症基因組中啟動子點突變的頻率之多。4月14日Nature上的兩篇論文對這一關係進行進一步探討，發現了存在將轉錄啟動和DNA修復聯繫起來的機制的證據。過千癌症基因組分析發現基因啟動子上突變密度的增加與轉錄啟動活動和核苷酸切除修復的損傷有關。

Cell：Capsaspora基因組的動態調控和多細胞動物起源

目前還不清楚基因組調控元件是從動物中開始起源的還是已經存在於後生生物的單細胞祖先中。所以5月19日Cell上發表的一篇文章對寄生單細胞生物Capsaspora owczarzaki進行了多功能基因組分析。分析證明動物的多細胞生物的出現與基因組中順式調控元件複雜性的一個重大轉變相關，尤其是遠端增強子調控的出現。

基於基因組的進化問題

測個細菌的序列太多人會了，但大咖風範就是用簡簡單單的大腸桿菌基因組來詮釋深奧的進化問題。Richard E. Lenski在之前的報道中是被稱為「將進化史裝進瓶子里的人」，他的進化學實驗研究在該領域有著非凡的影響力。Lenski的工作一直給人帶來驚喜，目前全基因組測序的發展也融入了他的進化學實驗。

Nature：進化大咖用傳代25年的細菌分析基因組如何進化

Richard E. Lenski從1988年就開始培養細菌並傳代，他用這些細菌完成了大量令人矚目的進化學實驗。在8月1日在線發表在Nature的文章中，他和他的團隊分析了來自12個大腸桿菌種群的264個完整基因組，來確認它們超過5萬代的基因組進化速度和模式。他運用實驗進化和基因組測序相結合的新手段，264個全基因測序支持大多數固定的突變是有益的。

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轉錄組

在轉錄組方面，今年出現不少新技術和新概念。就CNS上發表的來說：一種叫PARIS的新方法可以對活細胞採取的轉錄組RNA結構分析；另一個叫做瞬時轉錄組測序（TT-seq）的方法可以繪製人類瞬時轉錄組測序圖譜。免疫基因組計劃(ImmGen)準確的說是小鼠免疫系統的基因表達組及其調控的研究，初步結果已發表在Cell上。研究人員還通過從人的大腦中分離單個神經元細胞核進行分析來完成了不同的單個腦神經元轉錄組的首次大規模評估。科學家們也用外顯子組測序和轉錄組測序差異揭示了睾丸癌化療敏感性不同的原因。

轉錄組新技術

Cell：能對活細胞採取的轉錄組RNA結構分析新方法

Cell上5月19日發表的一篇文章里，美國斯坦福的研究人員開發了一種叫PARIS的新方法。這是一種在活細胞中以可逆的補骨脂素交聯的方式，近乎於鹼基對的解析度整體繪製RNA雙鏈圖譜的方法。這個新方法能夠直接識別活細胞的鹼基對配對相互作用，確定RNA結構和RNA-RNA相互作用。PARIS和其相關方法的優勢是能夠促進發現高階的lncRNA結構。

Science：新技術繪製人類瞬時轉錄組測序圖譜

一個叫做瞬時轉錄組測序（TT-seq）高敏感的方法，可以用來捕捉和鑒定即使是非常短壽命的RNA分子。這一研究結果與6月3日發表於Science。用TT-seq技術捕獲的RNA分子提供了在細胞中一定時間內所有活躍的DNA區域的快照，包含之前很難找到的位於基因之間的調節性DNA序列。TT-seq讓大家有了一個合適的工具，來了解基因組不同類型的細胞是如何調控的，以及基因調控程序是如何工作的。

轉錄組新計劃

Cell：免疫基因轉錄組技術全局分析干擾素誘導網路

免疫基因組計劃(ImmGen)的目的是對小鼠免疫系統的基因表達及其調控進行深入的剖析，包括細胞因子觸發的響應的系統分析。在這篇發表在1月28日Cell上的文章里，研究人員在許多造血細胞類型中，對干擾素的引起的轉錄反應進行了詳細的和動態的B淋巴細胞分析。

Science：第一個不同的腦神經元大規模轉錄組完成

Scripps研究所、加州大學聖地亞哥分校和Illumina的團隊已經完成了不同的單個腦神經元轉錄組的首次大規模評估。他們的研究顯示了人腦細胞用來從DNA到RNA轉錄遺傳信息和產生蛋白的分子有著驚人的多樣性。研究人員通過從人的大腦中分離單個神經元細胞核進行分析來完成這一壯舉。這允許了對大腦皮層中的16個神經元亞型，參與思想、認知和許多其他功能的「灰質」的分類。這項研究於6月24日發表在Science雜誌上。

基於轉錄組的病理研究

Nature封面：基因組揭示睾丸癌化療敏感性差異的原因

美國Dana-Farber癌症研究所的科研人員在11月30日的Nature上報道了他們已經能夠鑒定出對於睾丸癌增殖所必須的獨特基因組變化，能夠解釋為什麼它們其中有些病例不像大多數實體腫瘤那樣，能夠用化療治癒。本期封面所示就為失去雜合性的惡性生殖細胞正在經歷凋亡過程。為了探究生殖細胞癌化療敏感性的基礎和臨床抗性的原因，他們用全外顯子組/轉錄組測序與細胞學研究揭示了敏感性的差異。

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蛋白基因組

現在的蛋白組分析可不只是意味著雙向電泳，也不僅僅是各種質譜分析。最新的蛋白組分析趨勢是和基因組的數據聯合起來一起做，稱為「蛋白基因組（proteogenomic）」。CNS上2016年發表的蛋白基因組大型研究有兩篇，分別是針對乳腺癌和卵巢癌。

Nature：乳腺癌的第一次大規模蛋白組-基因組研究成果

基於癌症基因組的Atlas (TCGA)計劃的數據，美國的科學家聯合小組已經完成乳腺癌的第一次大規模「蛋白基因組（proteogenomic）」研究，將DNA突變聯繫到蛋白信號並幫助確定癌症驅動基因。這項研究工作主要針對蛋白質，以及它們的修飾來更好地理解癌症。發表在6月2日的Nature上的相關文章表明了整合基因組和蛋白組數據獲得更完整的癌症生物學圖景，比任何單獨的分析都要全面。

Cell：美國大型蛋白基因組研究分析卵巢癌

169個卵巢癌患者腫瘤蛋白質的集合檢測確定了他們的腫瘤中存在的關鍵蛋白，這被認為是同類研究中最大的一項。通過整合他們在蛋白組中的發現和已知的腫瘤基因組的數據，研究人員的報告顯示了對卵巢癌潛在的新見解。相關工作6月29日在線發表在Cell上。該項進展顯示了結合基因組和蛋白組學數據的強大力量。這種方法稱為蛋白基因組學，讓人們對卵巢癌的生物學有更全面的了解。