三项基因组测序研究登最新Nature亮点推荐

　　

生物通报道：2007年自然出版集团宣布《Nature》出版集团的新出版物、名为Nature China的网站（www.naturechina.com.cn）正式启动。这一网站致力于聚焦中国大陆地区和香港的优秀科学成果，每周都会针对最新发表的论文，在此网站撰写摘要和评述。本期的推荐研究文章遗传学类包括：

Li, Y. et al. Resequencing of 200 human exomes identifies an excess of low-frequency non-synonymous coding variants. Nature Genet. doi:10.1038/ng.680 (2010).

美国加州大学伯克利分校、丹麦哥本哈根大学等单位合作的研究成果“对200个人类外显子的测序揭示大量低频率非同义突变的存在”在国际著名学术杂志Nature Genetics上。

该项研究对200个丹麦个体蛋白质编码基因的外显子组进行了深度测序，发现了大量以往未知的单核苷酸多态性位点（SNP），其中大部分在人群中都以较低频率出现。该研究完成了目前在人类外显子区域规模最大、分辨率最精细的遗传图谱，并以翔实的数据证明，人群当中的低频率多态性位点富集了大量能引起蛋白质氨基酸序列改变的变异，而这类变异在人群中受到自然选择作用，可能具有影响人类健康的功能。

最近有多项科学研究指出，以往对多基因控制的复杂疾病所进行的关联分析研究尽管从理论上可行，并在实践中发现了许多疾病关联基因，但却仅能解释复杂疾病遗传性的一小部分。这一现象被称为“遗传度缺失”，是当前复杂疾病基因组研究的一个主要难题。该研究首次证实，影响人类健康和疾病易感性的多态性位点在人群中往往频率低，但是相关位点的个数很多。既往的复杂疾病关联分析使用的基因分型芯片仅对常见多态性位点进行测定，而无法研究低频率多态性位点，从而漏掉大量疾病关联位点，造成“遗传度缺失”。该研究不仅指出了目前主流疾病研究方法的缺陷，并颠覆性地提出疾病关联分析应充分使用测序技术而非基因分型技术，从而对改变科学家对复杂疾病的研究手段，推动人类健康与医学研究的进步具有里程碑意义。

该研究是中丹合作糖尿病关联基因及变异研究（LUCAMP）项目的一部分。LUCAMP项目旨在利用新一代测序技术对1000个内脏肥胖病人和1000名对照健康人进行外显子组测序，计划将鉴定出新的与代谢疾病相关的常见突变和稀有突变

Lai, J. et al. Genome-wide patterns of genetic variation among elite maize inbred lines. Nature Genet. 42, 1027–1030 (2010).

来自中国农业大学，深圳华大基因研究院，以及美国爱荷华州大学等处的研究人员完成了中国重要玉米骨干亲本的全基因组的单核苷酸多态性、插入/缺失多态性以及基因获得和缺失变异图谱，从而揭示了玉米中的杂交优势的机制。这一研究成果公布在Nature Genetics杂志上。

这篇文章报道了我国重要玉米骨干亲本的全基因组的单核苷酸多态性、插入/缺失多态性以及基因获得和缺失变异图谱，对玉米的遗传学研究和分子育种提供了非常有价值的资源。

这项研究对6个中国重要玉米杂交组合骨干亲本进行全基因组重测序，利用SOAP软件v2.18比对获得的12.6亿75bp的双末端片段与玉米的参考基因组序列，发现了100多万个单核苷酸多态性位点（SNPs）和3万多个插入缺失多态性位点（IDPs），建立了高密度的分子标记的基因图谱.同时研究还发现了101个低序列多态性区段，在这些区段中含有大量在选择过程中与玉米性状改良有关的候选基因。

此外，通过将玉米自交系Mo17及其他自交系的基因序列与玉米自交系B73的基因序列比对，研究人员对玉米自交系中基因丢失与获得的多态性进行了研究，发现在不同的自交系中存在不用数量的基因丢失与获得性变异；利用SAOPdenovo软件对在其它自交系中存在而在B73中缺失的序列进行组装，研究人员发现了很多目前公布的B73参考基因组序列中丢失的基因。这些发现不仅为高产杂交玉米育种骨干亲本的培育提高了重要的多态性标记，同时也补充了玉米基因数据集，为进一步挖掘玉米基因组和遗传资源提供了大量数据。

Huang, X. et al. Genome-wide association studies of 14 agronomic traits in rice landraces. Nature Genet. 42, 961–967(2010).

来自中国科学院北京基因组研究所/中科院上海生科院植生生态所，中国水稻所，中科院遗传与发育研究所，以及美国密歇根州立大学等处的研究人员结合第二代测序技术和自主开发的基因型分析方法，对517份中国水稻地方品种材料进行测序，构建了高密度的水稻单体型图谱（HapMap）。这一作物遗传学研究中里程碑式的研究成果公布在Nature Genetics上，同期Nature Genetics配发了评论性文章，提出水稻全基因组关联分析的时代终于来临了。

地方品种是已经适应了特定的农艺－气候条件的作物品种，我国幅员辽阔，水稻地方品种繁多，它们都有适应特定生产条件的独特的农艺性状。阐明地方品种的重要农艺性状的遗传基础对于提高水稻产量，保障我国粮食安全是非常重要的。

这篇文章中，研究人员通过测定517个水稻地方品种的全基因组序列并利用新的数据－归类的方法构建高密度的单体型图谱，鉴定了约360万个SNP位点。利用373个籼稻品种群体对14个农艺性状进行全基因组连锁分析研究，这些性状包括水稻株型，产量，籽粒品质和生理特征等不同的方面。通过连锁分析鉴定的位点可解释约36％的表型变异，其中有6个位点的峰值信号与之前鉴定的农艺性状基因紧密连锁。

这项研究也为水稻遗传学研究和水稻育种提供了重要的基础数据，并且证实了结合第二代高通量基因组测序和全基因组连锁分析的研究方法是对传统的通过双亲杂交来分析复杂性状的方法的强有力的互为补充的研究策略。

（生物通：万纹）