综述：临床生物信息学知识体系——生物信息学与软件核心：美国分子病理学协会报告

（编辑推荐）本文系统阐述了临床生物信息学家（Clinical Bioinformatician）在分子诊断实验室中的核心职能与技能要求，涵盖NGS（下一代测序）数据分析、生物信息学流程（pipeline）全生命周期管理、临床合规性（如CLIA/CAP标准）及跨学科协作要点，为实验室人才建设与技术创新提供权威框架。

　　

临床生物信息学的核心使命与技能图谱

技术知识与能力
临床生物信息学家需精通Linux操作系统、编程语言（Python/R）及NGS文件格式（FASTQ/BAM/VCF）。表1详细列举了必备技能：从云计算平台（AWS/Azure）到容器化技术（Docker/Singularity），从工作流管理工具（Nextflow/Snakemake）到版本控制系统（Git）。值得注意的是，超90%的生物信息学工具基于Linux开发，掌握命令行文本处理（grep/sed/awk）成为职业刚需。

生物信息学流程的生命周期
图1展示了流程开发的六个阶段：

1. 设计与开发：需根据检测类型（DNA/RNA）、技术平台（杂交捕获/扩增子）和样本类型（FFPE/血液）定制分析策略。例如，肿瘤样本需特殊处理FFPE降解片段，而RNA测序需剪接感知比对。
2. 实施：采用容器化技术解决依赖冲突，工作流引擎实现自动化并行处理。典型案例是GATK最佳实践流程，通过Docker镜像确保跨平台复现性。
3. 验证：必须符合CLIA/CAP标准，使用已知变异样本（如GIAB标准品）验证灵敏度与特异性。
4. 部署与监控：建立QC指标阈值（如Q30>80%），通过日志分析实时追踪流程异常。

实战技能进阶

• 数据可视化：Integrative Genomics Viewer（IGV）成为变异可视化的金标准，可识别嵌合读段和链特异性偏倚。
• 变异注释：需熟悉HGVS命名法，整合ClinVar、COSMIC等数据库，处理复杂变异（如多核苷酸变异/相位变异）。
• 机器学习建模：图3揭示模型开发生命周期——从特征工程（如突变特征提取）到交叉验证，强调避免数据泄漏（data leakage）导致的过拟合。

跨学科协作的艺术
生物信息学家需在“三重身份”间切换：

• 与IT团队协作：确保HPC（高性能计算）资源分配与HIPAA合规数据传输；
• 与实验室沟通：解释测序指标（如低复杂度文库导致PCR重复率升高）；
• 向临床医生转化结果：用非技术语言说明TMB（肿瘤突变负荷）的临床意义。

未来展望
随着长读长测序（PacBio/Nanopore）和单细胞技术的普及，临床生物信息学将面临更复杂的多维数据整合挑战。持续学习（如参加AMP年会）和开源社区参与（如Galaxy Project）成为职业发展的关键驱动力。