《细胞》：单细胞测序助力基因重组图谱

　　

生物通报道：来自斯坦福大学医学院等处的研究人员发表了题为“Genome-wide Single-Cell Analysis of Recombination Activity and De Novo Mutation Rates in Human Sperm”的文章，首次公布了来自一个成人男子91个精子的全部基因组序列，这项研究成果第一次绘制了个体基因重组图谱，也首次发现了来自同一个人的不同精子的不同突变率。相关成果公布在Cell杂志上。

对精子细胞进行测序十分有趣，因为重组这一天然过程使得一个婴儿融合了来自TA的四个祖父母的DNA，至今科学家们主要依赖于群体遗传学的方法，来预测这种重组在单个精子或者卵细胞中发生的频率，以及具体的遗传信息交汇的数量。但是这种方法比较粗略，无法了解单个细胞的具体情况。

为了解决这个问题，研究人员采用了单细胞测序技术，对每个精子细胞的序列进行了测定，并从中绘制单个精子的基因重组图谱，这些重要的实验结果能帮助研究人员分析人类重组的动力学基础机理，以及其与男性不育症之间的关联。

“对于每个精子和卵细胞，重组这个遗传交换过程出现的精确位置，频率和程度都是独一无二的”，文章的通讯作者，斯坦福大学生物工程与应用物理学教授 Stephen Quake说，“之前我们从未能详细了解这个过程，每个个体中出现的情况，反映了整体水平，这十分有趣。”

重组过程出现的主要问题会导致精子丢失蛋白，甚至整个染色体，从而引起这些细胞无法，或者也许无法让卵细胞受精，但是研究人员要了解其中存在的问题，并不容易。

“目前我们使用的评估精子活动的大多数技术都相对来说，比较粗糙”，Quake教授说。

为了深入了解其中的奥秘，研究人员首先分离并测序了来自一个四十岁男子的将近100个精子细胞，这名男子已生育健康的后代，其精液样品看上去正常。之前研究人员已经以高精度，完成了这名男子的全基因组序列测定（二倍体细胞）。

之后研究人员比较了精子细胞与二倍体细胞的序列，从中他们可以通过比较二倍体细胞和单倍体精子细胞，了解每个重组发生的情况。

结果研究人员在精子细胞中识别出了25-36个新出现的单核苷酸突变，这些突变在二倍体基因组中没有出现。这种随机突变是产生遗传变异的一种方式，但是如果它们出现在基因组中的特殊位置，那么就会带来有害的影响。

Quake教授一直在利用一种芯片实验室(lab on a chip)开发单细胞技术，在这种技术中，样本通过一连串微通道和微阀门分离单个细胞提取出DNA，并拷贝数千次以获得足够的量用于测序。利用这种技术，Quake教授与他的同事分析了这将近100个精子的重组率，发现了许多新的重组热点和与间接方法发现的相一致的比率。

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（生物通：张迪）

原文摘要：

Genome-wide Single-Cell Analysis of Recombination Activity and De Novo Mutation Rates in Human Sperm

Meiotic recombination and de novo mutation are the two main contributions toward gamete genome diversity, and many questions remain about how an individual humans genome is edited by these two processes. Here, we describe a high-throughput method for single-cell whole-genome analysis that was used to measure the genomic diversity in one individuals gamete genomes. A microfluidic system was used for highly parallel sample processing and to minimize nonspecific amplification. High-density genotyping results from 91 single cells were used to create a personal recombination map, which was consistent with population-wide data at low resolution but revealed significant differences from pedigree data at higher resolution. We used the data to test for meiotic drive and found evidence for gene conversion. High-throughput sequencing on 31 single cells was used to measure the frequency of large-scale genome instability, and deeper sequencing of eight single cells revealed de novo mutation rates with distinct characteristics.