多篇Nature文章:万人基因组计划里程碑成果

【字体: www.ebiotrade.com 时间:2015年9月15日 来源:生物通

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  今天,《自然》(Nature)出版社公布了迄今为止最大规模的群体基因组测序成果。一系列描述这些数据的资源及应用的研究论文同时发布在Nature、Nature Genetics、Bioinformatics和Nature Communications杂志上。

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生物通报道  今天,《自然》(Nature)出版社公布了迄今为止最大规模的群体基因组测序成果。一系列描述这些数据的资源及应用的研究论文同时发布在Nature、Nature Genetics、Bioinformatics和Nature Communications杂志上。

罕见遗传变异是指群体中相对较少的人所携带的DNA改变。英国万人基因组计划(UK10K)的目的旨在探讨这些罕见遗传变异对人类疾病及其风险因素的贡献(延伸阅读:Cell:人类基因组,复杂的管弦乐队 )。

来自维康信托基金会桑格研究所(Wellcome Trust Sanger Institute)的通讯作者Nicole Soranzo博士说:“这一计划为阐明罕见遗传变异在广泛疾病及人类性状中所起的作用做出了重要的新贡献。它表明对高外显率的罕见疾病测序几千人具有高度的价值,但在未来的研究中对于复杂性状和疾病将需要更大的样本量。这一计划生成的数据和结果将帮助到这些将来的研究工作。”

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该项目研究了近万名健康或受到疾病影响的个体。这些个体罹患的疾病包括在家族中遗传的非常罕见的疾病,以及诸如自闭症、精神分裂症和肥胖等较为常见的疾病。在健康人群中研究了64个不同的生物医学风险因子如血压或胆固醇水平等。通过确定这些个体DNA序列的特征,这一项目获得了一些罕见变异对广泛疾病贡献的新见解,并发现了一些新的疾病风险潜在遗传变异及基因。

桑格研究所资深UK10K研究人员Richard Durbin说:“UK10K提高了遗传发现的分辨率。它使得能够获取英国群体基因组内更密集的变异,可以利用它来让我们更深入地了解变异对于表型性状的遗传影响。在早期的研究中只能分析具有大影响的极罕见变异或是通常只有小影响的常见变异。现在我们能够探索极罕见变异与常见变异之间变异谱中更多的部分。”

发表在今天Nature和Nature Genetics杂志上的一系列文章,证实了这些数据对于遗传发现的价值。

随着研究努力继续不断地确定复杂疾病的遗传基础,这项研究的数据和结果有望促成新一波的研究发现。发布在Nature Communications杂志上的一篇姊妹研究论文更加详细地描述了UK10K序列参考面板,其可大大提高全球研究团体鉴别大群体样本中罕见变异的能力。这一资源将使得研究人员能够‘填补’低分辨率基因型研究漏失的数据,使得他们能够更快速、廉价地探索全基因型。

此外,作者们在Bioinformatics杂志的一篇姊妹论文中描述,开发出了基于Dalliance平台的一个关联网络浏览器。这一基因组浏览器使得能够容易地检索到研究中分析的所有疾病风险性状的关联结果。调查这一特异疾病风险因子的科学家们将能够直接访问个体DNA序列结果,看看他们拥有的遗传变异有多常见,这些变异与哪些性状有关联。

桑格研究所主要作者Klaudia Walter说:“这一UK10K计划是一个庞大的工程,其为未来的研究奠定了基础。”

生物通:何嫱)

生物通推荐原文索引:

The UK10K Consortium (2015). The UK10K project identifies rare variants in health and disease. Nature. DOI: http://dx.doi.org/10.1038/nature14962

Zheng H, Forgetta V et al. (2015). Whole-genome sequencing identifies EN1 as a determinant of bone density and fracture. Nature. DOI : http://dx.doi.org/10.1038/nature14878

Huang J, Howie B, et al. (2015). Improved imputation of low-frequency and rare variants using the UK10K haplotype reference panel. Nature communications. DOI: http://dx.doi.org/10.1038/ncomms9111

Geihs M, Yan Y, et al. (2015). An interactive genome browser of association results from the UK10K cohorts project. Bioinformatics. DOI: 10.1093/bioinformatics/btv491

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