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Nature 448, 553-560 (2 August 2007) | 
doi:10.1038/nature06008; Received 10 May 2007; Accepted 13 June 2007; Published online 1 July 2007
Genome-wide maps of chromatin state in pluripotent and lineage-committed cells
[Abstract]

Nature 448, 591-594 (2 August 2007) | 
doi:10.1038/nature06010; Received 30 April 2007; Accepted 11 June 2007; Published online 15 July 2007
A genome-wide association study identifies KIAA0350 as a type 1 diabetes gene
[Abstract]

基因组序列这一指导生物发育和发挥功能的信息综合体，是当今生命科学革命的核心。简单来讲，基因组学已经成为生物医学研究的核心和不可分割的学科。

这个新领域的出现所带来的现实后果是非常明显的。鉴定人类孟德尔遗传疾病的致病基因，曾经是一个繁复的任务，需要一个庞大的研究团队多年的努力工作，还可能无法得到确定的结果；现在只需一个研究生几周的常规工作就能完成，只要有DNA样品和相应表型，连接因特网的公共基因组数据库，一个PCR仪和一台DNA测序仪即可。有了最新公布的小鼠基因组的全序列草图，鉴定导致大量小鼠表型的基因突变就同样变得非常简单了。对人和小鼠的全基因序列的比较表明，哺乳动物基因组中承受进化选择压力的部分是以前预期的两倍多。

我们探索基因组功能的能力随着随后每一个基因组测序的完成而日益细化。基因芯片技术使许多实验室从以前的一个月内完成一、两个基因的表达研究，飞跃到现在一个下午可完成成千上万个基因的表达谱。临床上基于基因的疾病早期诊断和药物不良反应鉴定不断涌现，基因组学在治疗领域的极大希望已经在商业领域引来了一个激动人心的扩展和开发阶段。人类基因组计划在研究这些科学成就的伦理、法律、社会问题上的投资也造就了一批卓越的伦理、法律、社会科学、临床研究、神学和公共政策学者，同时显著增强了公众对这一领域的关注，并针对类似于遗传歧视等滥用情况引入了初步的（虽然仍不完善）防范机制。

未来数年内基因组学研究蓝图描述了一个与1990、1993、1998年公布的早期计划所反映的完全不同的世界。那些文章里针对1988年报告的目标，明确了基因组分析技术发展方向、基因组物理和遗传图谱构建、模式生物体全基因组序列测定、以及最终人类基因组序列测定的详细途径。现在，在成功地实现了这些目标后，我们提出了更为广阔、也更具雄心、适应于基因组学时代真正开始的展望。我们面临的挑战是利用人类基因组计划的巨大潜力去改善人类的健康状况并使人类更好地生存。

阐述这个新展望是一个探索造福人类健康崭新途径的机会。虽然基于基因组的分析方法正在快速渗透到生物医学研究领域，但建立从基因组学信息到人类健康改善的有效途径的挑战仍然十分巨大。当前应对这一挑战的努力主要集中在对特殊疾病的研究，例如美国国立卫生研究院（National Institutes of Health, NIH）下的专门研究疾病的研究所和许多支持医学研究的其他国家或国际的政府和慈善组织的使命。国家人类基因组研究所（The National Human Genome Research Institute, NHGRI），从NIH的预算角度来看是NIH一个相对小的成员（不到2％），将和所有这些组织紧密合作，探索和支持这些生物医学研究能力。另外，NHGRI在这些院内、院外项目中将扮演更直接的作用，将基因组序列信息应用到人类健康的改善中。

在第一篇文章中，来自麻省理工学院和哈佛大学的Broad研究院（Broad Institute of MIT and Harvard），Whitehead生物医药研究院，哈佛医学院病理学系，儿童医院神经学系的研究人员利用单分子测序技术（single-molecule-based sequencing technology）对哺乳动物基因组组蛋白修饰方面进行了高通量分析，构建小鼠胚胎干细胞和其他两种在发育上更先进的细胞类型的染色质状态图，从而显示了重要染色质修饰在整个基因组范围内的分布。这一研究为也将综合染色质甄别方法应用于对各种不同的哺乳动物细胞群、包括癌症等疾病中所出现的异常细胞发育情况进行定性研究提供了一个框架。

单分子测序是一项沿用了多年的技术，每次分析一个DNA分子，因此就可以精确的检测出基因中的少量变化。 Sequenom的首席卫生官员Andreas Braun博士说：“这些差异是否具有意义那是另一个问题，但我们首先希望存在这种差异。”单分子测序被描述为遗传学分析的圣杯。ABI公司的Phillipe Nore说：“通过增加数量级单分子测序技术就可以减少测序的成本。”Nore先生指出，许多遗传学实验，例如用目前的设备对100个癌症病人进行全基因组测序花费太大。将费用减少3~4个数量级，减少到100~1,000美元将会使测序真正进入临床诊断。单分子分析需要更先进的纳米技术，这不仅仅是仪器的根本变革，而且是思想的根本变革。Nore先生说：“目前我们所知和所做的都是基于使用大量的分子。”虽然PCR被用来克服样品数量的局限性，但是如果能做到单分子分析的话，那就会成为一个“回到未来”的主题——扩增不仅仅是多余的，而且还可能影响了科学进步。

第二篇文章则主要是有关疾病方面的基因组筛选：来自美国费城儿童医院Abramson研究中心应用基因组学研究中心，加拿大麦吉尔大学（McGill University）小儿科与人类遗传学系，马尼托巴湖大学（University of Manitoba）等处的研究人员对来自超过500名1-型糖尿病患者和由超过1000名志愿者组成的对比组的DNA进行了一项整个基因组范围内的关联研究，证实了（这种糖尿病）与已知的1-型糖尿病相关基因的关联和与KIAA0350基因的一个新的关联。该基因被认为编码一类结合糖的C-型凝集素（lectin），这是一类蛋白质，其功能包括碳水化合物识别及细胞粘附等。
（生物通：张迪）