4月基因测序领域研究进展
4月份，基因测序领域的重要研究进展有：外显子组测序用于指导癌症治疗，RNA测序研究人类胚胎发育，单细胞RNA测序研究黑色素瘤，60万人类基因组中发现13个带有致病突变的健康人，鲑鱼基因组测序完成，Y染色体分析揭示“亚当”出现在19万年前等。...
让外显子组测序更好地指导癌症治疗的新工具
论文的作者，癌症中心的生物信息学副教授Aik Choon Tan表示：“全外显子组测序对患者来说是越来越普及，而这种工具能帮助他们从测序数据中提取出候选基因，并将这些基因与疗法相关联。”这种名为IMPACT的工具从全外显子组测序所产生的数据开始，将信息映射到人类基因组。之后，它将基因的代码与正常的基因模式相比较，发现可能指导癌症发展的基因。“如今我们已经有了候选基因列表，下一步就是将候选基因与疗法相关联，”Tan 博士表示。
IMPACT通过挖掘公开的数据来实现这一点，包括NCI-MATCH临床试验以及MyCancerGenome.org的数据库，以发现哪些FDA批准的疗法针对这些候选基因。Tan的实验室选择了表皮生长因子受体（EGFR）突变的非小细胞肺癌患者，输入了他们的全外显子组测序数据。IMPACT成功确定EGFR基因为驱动突变，并建议使用FDA批准的EGFR抑制剂。
与科罗拉多大学癌症中心的William A. Robinson博士合作，Tan博士及其同事利用这一工具来回顾性分析黑色素瘤患者的外显子组数据，以验证其能力。“例如，一位患者被发现带有BRAF突变，并参加了针对BRAF改变的药物（Vemurafenib）临床试验，”Tan博士说。药物控制住了患者的肿瘤。不过，两年后肿瘤复发。此时，研究人员重新测序了肿瘤，发现除了BRAF突变，患者还带有NRAS突变。“随时间采集肿瘤样本，我们能够了解癌细胞如何产生耐药性，”他说。Dabrafenib （针对BRAF）和Trametinib（针对NRAS）的药物组合又让病情控制了两年。之后癌症再次复发，他们测序并利用IMPACT分析。分析显示，肿瘤抑制基因CDKN2a丢失。目前FDA尚未批准CDK基因家族的抑制剂，来治疗黑色素瘤。不过，Palbociclib药物最近获批，用于乳腺癌的治疗。“我们正在努力，看看CDK抑制剂是否能治疗这种黑色素瘤。”Tan博士说。
参考文献：Hintzsche J, Kim J, Yadav V, et al. IMPACT: a whole-exome sequencing analysis pipeline for integrating molecular profiles with actionable therapeutics in clinical samples. J Am Med Inform Assoc. 2016. pii: ocw022. doi: 10.1093/jamia/ocw022.
Cell: RNA测序研究人类胚胎发育机制
在受精的头7天，受精卵从单细胞发育成为包含大约200-300个细胞的囊胚。正是在这个时候出现了最初的三种细胞类型：生成胎盘的滋养外胚层、形成胚胎内胚层的下胚层以及继续组成胚胎的胚细胞。如果胚胎粘附在子宫壁上，妊娠开始，所有这三种细胞类型必须正确地成熟。然而当前对于人体中这些细胞类型是何时，按什么顺序形成的及其方式却并不清楚。采用未用于IVF治疗的捐赠人类胚胎，通过RNA测序检测单个细胞中的基因表达，由Rickard Sandberg和Fredrik Lanner领导的两个研究小组鉴别了在胚胎发育第一周的不同时间点胚胎细胞利用的基因。他们发现相比于在小鼠中，人体内最初的三种细胞类型形成时间稍迟，看起来更加同步成熟。
研究人员还发现X染色体上的基因表达受制于一种意外表达模型。X染色体具有一个特殊的基因调控问题，因为女性的细胞具有两条X染色体，而男性只有一个拷贝（XY）。为了避免女性X染色体上所有基因的表达水平变成男性的两倍，女性细胞必须抵消基因表达。在小鼠中，这一过程得到了很好的研究，在第一周一条X染色体被简单地关闭。然而，一直以来都无法确定这一过程是否在人类胚胎发育的第一周即开始。“我们证实剂量平衡是在4-7天逐渐获得的，有趣的是，在女性胚胎中两条X染色体的基因表达通过一种全新方式受到抑制，”罗林斯卡学院细胞与分子生物学系、Ludwig癌症研究所的Rickard Sandberg说。
参考文献：Petropoulos S, Edsgärd D, Reinius B, et al. Single-Cell RNA-Seq Reveals Lineage and X Chromosome Dynamics in Human Preimplantation Embryos. Cell. 2016. 165(4):1012-26. doi: 10.1016/j.cell.2016.03.023.
Science: 利用单细胞RNA测序分析黑色素瘤
在这项新的研究中，研究人员利用单细胞RNA-seq方法，每次一个细胞地研究整个肿瘤以便确定哪些类型的细胞存在于肿瘤中。他们不仅分析了恶性肿瘤细胞，而且也分析了肿瘤内所有不同类型的细胞。如今，他们知道每种肿瘤的细胞组成，也知道每种类型的细胞的基因表达模式，这样就能够回个头去重新分析一些大体积肿瘤测序数据（比如，癌症基因组图谱）以便从现存的数据中找出细胞如何相互作用和一定程度上利用细胞重建大块肿瘤样品的整体行为。
他们证实在BRAF基因发生突变的黑色素瘤中，在药物治疗中被杀死的肿瘤细胞偏好表达一种含基因MITF的通路，其中MITF是皮肤中黑色素细胞的主要调节基因；不被药物治疗杀死的肿瘤细胞表达另一种通路，其中一种主要基因是AXL。研究人员发现在研究黑色素瘤时，不仅能够将肿瘤细胞分为主要表达MITF的细胞和主要表达AXl的细胞，而且通过在单细胞水平上进行更加深入的研究，结果观察到每种黑色素瘤都具有这两种类型的细胞，而且能够测量它们所占的比例。
研究人员不仅研究了黑色素瘤中的癌细胞，而且也研究大量的其他类型的细胞，特别是免疫系统中的T细胞。在分析T细胞时，他们发现作为免疫疗法的靶标，在T细胞群体内，有一些T细胞可能更容易对这些疗法敏感。研究人员正在利用单细胞测序技术分析卵巢癌和结肠癌，而且准备进一步将这种方法用于诸如胰腺癌和乳腺癌之类的其他肿瘤中。
参考文献：Tirosh I, Izar B, Prakadan SM，et al. Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq. Science. 2016. 352(6282):189-96. doi: 10.1126/science.aad0501.
“基因超级英雄”真的存在？科学家鉴定出13个带有致病突变的健康人 ...
西奈山医院和赛智生物网络的研究人员报告了Resilience Project约60万个基因组的分析结果，发现了13个携带有8种疾病的基因变异的健康人。这项研究表明，定制靶向测序panel对寻找人类对多种疾病的自然抗性能力非常重要。
作为全球合作研究的一部分，来自美国西奈山伊坎医学院（Icahn School of Medicine at Mount Sinai）和赛智生物网络（Sage Bionetworks）的科学家们开展了一项迄今为止规模最大的基因组研究，第一次在几十万未患有孟德尔遗传病的人群中进行系统性搜索，寻找那些携带了疾病保护因子的人。这项回顾性研究纳入了58.9万多个基因组，是Resilience Project的第一步计划，该研究与来自23andMe、华大基因（BGI）、安大略癌症研究所（OICR）和其他研究机构的研究人员一起合作进行。Resilience Project是2014年Stephen Friend和Eric Schadt发起的，目的是通过研究大量健康成年人，找出那些携带有致病突变但是并未患病的罕见人群。对这些适应性强的人群进行基因组分析可以揭示人体内自然发生的保护机制，这些保护机制可以作为一种新的治疗方式，治疗患有相应疾病的人。
在这项研究中，研究人员对12个之前收集的数据集的DNA进行了分析，使用一种新研发的靶向测序panel，对584种遗传疾病相关的874个基因进行筛查。这些疾病主要是代谢病、神经疾病或者发育障碍，通常在童年期发病，具有严重症状。所有用于分析的基因组都来自于从未患有这些疾病的成年人。这一深入的分析共鉴定出了13个携带有8种疾病基因变异的健康人。
参与到这个项目中的23andMe公司的联合创始人兼首席执行官Anne Wojcicki说，“这项研究表明，利用大数据可以提出新的生物学问题。超过40万的23andMe用户参与其中，贡献了自己的基因数据，这表明消费者的参与会对科学研究产生真正的影响。”研究人员最初有近1.6万个候选人，在缩小研究范围的过程中，他们遇到了两个挑战。第一个挑战是，超过75%的候选者被排除，因为现有数据中变异的识别不准确或可信度太低，这表明研究人员需要更好的方法和标准来分析遗传数据。第二个挑战是，由于原始研究中知情同意制度的限制，研究人员无法与最终的13个候选者联系并进行随访研究。没有这些后续信息，研究人员无法确认这些人是否真的抵抗了疾病。
赛智生物网络董事长、西奈山伊坎医学院基因组学教授、Resilience Project联合创始人Stephen Friend说，“这对全球的基因组学科学家来说是一个重要的启示：当知情同意制度允许科学家们与原始研究的参与者联系时，原始研究的价值会呈指数方式增长。如果我们可以联系这13个人，我们对疾病自然保护机制的研究将会更进一步。我们预计将来会推出一项前瞻性研究，它的知情同意制度会更宽泛。”
参考文献：Chen R, Shi L, Hakenberg J, et al. Analysis of 589,306 genomes identifies individuals resilient to severe Mendelian childhood diseases. Nat Biotechnol. 2016. 34(5):531-8. doi: 10.1038/nbt.3514.
Nature发布鲑鱼基因组图谱
瑞典于默奥大学访问教授、挪威生命科学大学教授Torgeir Hvidsten说：“在鲑鱼基因组中每个基因都有两个拷贝。有人推测这些拷贝给予了进化形成鲑鱼某些特异性状必需的完全自由，如鲑鱼红色的肉质，年轻时生活在淡水中及成年时生活在海水中的能力。”
研究人员比较了鲑鱼与梭子鱼，梭子鱼是鲑鱼的一种近亲物种，但它的每个基因都只有一个拷贝。他们发现，鲑鱼中最常见的性状是，基因的一个拷贝在与梭子鱼相同的组织，如肝脏中表达，而另一个拷贝则在其他的组织，如鱼鳃中表达。这表明了基因复制是如何导致生物学创新的；可以说，多余的拷贝可以自由地做出尝试。
参考文献：Lien S, Koop BF, Sandve SR, et al. The Atlantic salmon genome provides insights into rediploidization. Nature. 2016. doi: 10.1038/nature17164.
千人Y染色体分析揭示“亚当”出现在19万年前
威康信托基金会桑格研究所的研究人员分析了千人基因组计划收集的26个群体共计1244位男性的Y染色体数据。研究人员在分析了该数据集中65,000个变异后，构建了一个系统发育树，该发育树的形状在某些点上类似于灌木的生长形态。来自桑格研究所的共同第一作者Yali Xue说，“这种模式告诉我们，携带特定类型Y染色体的男性在短短几代之内数量呈现出爆炸式的增长，而我们仅在男性中观察到了这种现象，而且仅在几组男性中。”
Xue和她的同事们分析的这1244个Y染色体，测序的中位单倍体覆盖度为4.3X。在将测序数据比对到人类参考基因组上后，研究人员找到超过65,000个突变，包括单核苷酸变异（SNVs）、插入/缺失、多核苷酸变异、拷贝数变异和短串联重复序列，其中大部分的变异（约60,500种）是SNVs。
研究人员在确定了每个男性的Y染色体单倍群（haplogroup）后，使用他们发现的这60,555个 SNVs构建了最大似然系统树。除了世界上的两个主要单倍群外，该系统树包括了其他所有的单倍群。根据每对碱基每年的突变率为0.76 x 10-9 这一数据，研究人员估计，所有男性距今时间最近的共同祖先“亚当”生活在大约19万年前。
该系统树的结构与研究人员预想的一致，但也有一些改进。 Xue和她的同事们说，他们在几个谱系中观察到的分支模式表明，极度的扩张发生在约50,000 ~55,000年前和过去几千年内。50,000 ~55,000年前的扩张与非洲以外谱系的增加相关，反映了欧亚种群的扩张。
该系统树也支持先前提出的观点，即单倍群E，这一在非洲最主要的单倍群，实际上起源于非洲大陆之外，在50,000~80,000年前通过来自亚洲的基因流动来到非洲。
该系统树还暗示，广泛分布在欧亚大陆的谱系可能首先在南亚和东南亚内分化。该数据集中的一个越南男人属于罕见的F谱系，该谱系是其他巨型单倍群的一个外群。尽管该越南男人的谱系在55,000年前就从其他谱系中分化出来，但他的序列中还包括147个SNPs的衍生等位基因，对于F单倍群Y染色体来说是特异的。在此基础上，Xue和她的同事们确定了一个新的巨型群，被称为GHIK-M3638，包括了大多数的非洲以外的男人。
Xue和她的同事们还为这些单倍群的增长进行了建模。他们发现，系统树上的20个节点符合一种模式——先经过一个快速增长阶段，随后是温和的增长阶段——但这种模式没有在线粒体DNA中观察到。 研究人员认为，男性人口的突然增长可能与历史事件相关。例如，约15,000年前美洲Q1a-M3谱系的扩张，大致与那里的首次移民相一致。另外，5,000年前撒哈拉以南非洲地区的Eb1-M180谱系的扩张，发生时间与班图族扩张（the Bantu expansion）一致。在西欧，约4,800年前的R1b-L11谱系的扩张与青铜时代颜那亚（Yamnaya）文化的兴起有关。 研究人员不太确定他们观察到的一些后期扩张的原因。
桑格研究所的Chris Tyler-Smith补充说，“最好的解释是，一小群人控制的技术进步导致了这些扩张。轮式运输、金属加工和有组织的战争都是扩张的可能原因，值得进一步调查。”
参考文献：Poznik GD, Xue Y, Mendez FL, et al. Punctuated bursts in human male demography inferred from 1,244 worldwide Y-chromosome sequences. Nat Genet. 2016. doi: 10.1038/ng.3559.
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