个人基因组测序降到 500 元以内后基因组学将有哪些大的改变

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本文目录一览：

• 1、基因组测序
• 2、个人基因组测序降到 500 元以内后基因组学将有哪些大的改变
• 3、基因测序员工作累不累？

基因组测序

问题一：全基因组测序的技术路线 提取基因组DNA，然后随机打断，电泳回收所需长度的DNA片段（0.2~5Kb），加上接头, 进行基因簇cluster制备或电子扩增E-PCR，最后利用Paired-End（Solexa）或者Mate-Pair（SOLiD）的方法对插入片段进行测序。然后对测得的序列组装成Contig，通过Paired-End的距离可进一步组装成Scaffold，进而可组装成染色体等。组装效果与测序深度与覆盖度、测序质量等有关。常用的组装有：SOAPdenovo、Trimity、Abyss等。

问题二：个人全基因组重测序需花费多少钱? 人类基因组大小3G， 重测序一般需要测定至少20x以上的数据（数据乘数高的话对于信息分析是有海的），也就是说一般需要测定60G的数据，如果1G按照5000元算的话，需要30万元。
不过要看你的目的，现在illumina推出的my-seq测1个人的好像只需要几万。

问题三：什么是基因组测序技术 自1998年美国塞莱拉遗传公司组建以来，人类基因组研究开始由两部分科学家同时展开，分别是由公共经费支持的人类基因组工程和美国塞莱拉遗传公司。在研究过程中，他们也分别采用了两种不同的测序和分析的方法。塞莱拉公司的核心分析方法被称为霰弹法，人类基因组工程则采用了克隆法。
所谓霰弹法，其实是一种高度计算机化的方法，它先把基因组随机分成已知长度（2000个碱基对、1万个碱基对、5万个碱基对）的片段，然后用数学算法将这些片段组装成毗邻的大段并确定它们在基因组上的正确位置。
塞莱拉公司的科学家先用霰弹法测序DNA，并将整个基因组覆盖8次，然后用两个数学公式将人类基因组序列多次组装起来，确定出基因中的转录单元，预测出60%的已识别基因的分子功能。最后研究人员将人类基因组信息与此前已完成的果蝇和线虫的基因组序列进行比较，从而找出了三者共有的核心功能。
而人类基因组工程采用的克隆法则通过先复制更大段的人类基因序列，然后将它们绘制到基因组的适当区域进行研究。这种方法需要研究人员在早期把较多的时间和精力放到克隆和绘制草图上。
两个研究组将所得数据进行对比，经人类基因组工程的科学家、《科学》和《自然》杂志高级指导编辑评估，表明塞莱拉公司的基因组分析与人类基因组工程的分析结果虽然存在一些差异，但大部分地方都有极高的吻合度。
塞莱拉公司测定的序列覆盖了95%以上的人类基因组，其中约85%的人类基因组存在于按照正确顺序排列、至少包含50万个碱基对的片段中。这一序列为人类至少拥有2.6383万个控制合成蛋白质的基因提供了有力的证据，也为另外1.2731万个假设基因的存在提供了较弱的证据

问题四：RNA测序与整个基因组测序相比有什么优势? RNA测序也就是所谓的RNA-seq，通常指的是转录组测序，只测细胞中的转录本。只有基因组中被转录出来的那部分能测到。通常用于寻找差异表达基因以及发现新基因。而基因组测序是整个基因组都测，不管转录不转录，通常用于基因组组装，重测序进行基因分型等。
这是根本不同的两个东西，一个是测转录组，一个是测基因组，它们的不同就是转录组和基因组的不同。至于优势，根据自己的目的来判断吧。
欢迎追问。

问题五：个人基因组测序有哪些意义 理论上说，知道了序列，就可以确定这个人的基因，从而能够知道这个人的表型特征，或者对那些病是易感的，以后有可能得什么病，以及对将来对孩子的遗传等等…
但目前来说，个人的全基因组还没有什么用，因为现在我们对基因组中序列的信息了解的还太少，如SNP相关疾病，多基因遗传病等。在科研上全基因组测序，可以为我们提供数据库，以便分析相关的特征。
随着代号为AK1的韩国人的测序成功,目前世界上只有5个人进行了，全基因组测序，另外四个是：一名非洲优鲁巴人、基因研究的先驱詹姆斯・沃森、克里格・文特和一名代号为YH的中国人。

问题六：基因组测序的测序深度一般是多少 基因组测序的测序深度一般是10X。
测序深度是指测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值。假设一个基因大小为2M，测序深度为10X，那么获得的总数据量为20M。
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。

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个人基因组测序降到 500 元以内后基因组学将有哪些大的改变

那对单细胞组学的发展将是多么广阔的前景。。。群体测序的异质性已经太阻碍我们认识很多情况的本质了，以至于对于细微的差异根本察觉不到，而这些差距又是非常之关键的。就比如说对于干细胞、肿瘤以及衰老这些现在热门的生物学问题，都已经有人做过单细胞水平的测序了。其实对于单细胞水平的测序，其核心问题就在于扩增这一步反应，以及是否有钱去测很多个单细胞克隆的DNA，如果将测序费用降至500RMB或以下，那么单细胞的大量测序反应就不是梦了。这里可以稍微科普一下单细胞测序为什么是未来的热门。（PS:这里的单细胞指的也不是仅仅一个细胞，而是极少量的细胞的DNA，比如pg级别的DNA）
从肿瘤开始说起好了，肿瘤难以完全治疗的特点不仅在于其基因组的复杂性，还在于其复杂性所延伸而出的异质性，异质性其实就是肿瘤基因组复杂性导致的一种表型性质。异质性一般分两种情况讨论，第一种情况指的是：同一个病人的肿瘤细胞具有异质性。处于肿瘤发生的不同时期的肿瘤细胞的基因突变情况不同，造就了每一个肿瘤细胞群体内还有许多亚群（subclones），肿瘤细胞在通过转移时，就会有属于不同亚群的肿瘤细胞去侵入新的地方，形成新的肿瘤。这里，就要引入CTC（循环肿瘤细胞）（circulating tumor cells）的概念。见下图一，现在有观点认为，CTC是肿瘤初级细胞造成肿瘤转移的主要诱因。CTC细胞有着普通肿瘤细胞许多没有的特性，例如会体积更大，会拥有“干性”，或是会更容易进入EMT（上皮细胞间质化）途径等。研究表明，CTC与肿瘤的发展进程有以下关系：一、CTC的数量可以作为推测肿瘤的发展进程的标记物（marker）；二、血液中高CTC数量会加快肿瘤的进程并会减少肿瘤复发的时间；三、CTC还能作为临床指标，用于指导治疗进程。然而，如此重要的细胞却因为获取难而难以研究，因为它们在血液中的含量极其地少。例如，在得晚期乳腺癌的病人中，只有1.43%的病人会在每7.5ml血液中有500个以上的CTC。这就意味着对于CTC的研究就会有着很多障碍，因为细胞的量太少。第二种情况指的是：除了同一病人的不同肿瘤细胞会造成肿瘤的异质性外，肿瘤的异质性还体现在不同病人可能得了相同的肿瘤，但是那个“相同”未必真是相同——仅仅是表型相同，不代表着基因型也相同。下图二就是肿瘤异质性的反应，不同颜色代表着不同的肿瘤亚群，不同亚群的肿瘤侵入到不同的地方形成新的肿瘤“进化”（应理解为发展）分支，造就了肿瘤的异质性；以及不同的病人之间得的肿瘤之间也有异质性。

在论述为何要用单细胞水平的基因组测序方法解决问题之前，我们需要再一次地把我们所面临的问题再梳理一遍：1.肿瘤基因组太复杂了，突变多，不同时期突变还不一样，异质化严重，如果还是以一大批肿瘤细胞的基因组拿去测序，得到的混合结果往往会干扰判断。2.肿瘤转移相关的重要细胞类群CTC在血液中的含量极少，而且不同CTC之间也有异质性——因此一方面是较难得到大批的CTC细胞的基因组，另一方面是即使得到了相关信息依旧不能说明问题。
鉴于要解决这两个问题，能更好地为肿瘤病人提供更精准的个性化治疗，笔者发现利用单细胞测序法确实能很好地（目前看来至少是概念上）部分解决这些问题。
最早的时候方法是由Roger Lasken领导的研究组，优化建立了MDA(多重置换扩增)第一代试剂盒。该技术应用耶鲁大学专利化的Phi29 DNA聚合酶。该酶具有多重置换的特性——在反应中，后一引物的延伸能超越其前面已经结合的DNA而不受其阻挡；该酶还具有超强的模板DNA结合能力，能连续合成10 kb到50 kb长的产物，最大可达100 kb，同时具有3'-5'外切酶活性和自我修复错误的能力，从而具有高保真性。然而，由于起始基因组DNA的量极小，直接用于扩增会因为某些片段（例如GC含量较少）特别容易扩增，因此会有较强的扩增偏好性（Amplification Bias），导致了对基因组的覆盖度会减小，MDA法就不能很好地解决该问题。2012年哈佛大学终身教授谢晓亮院士开发了一种新的单细胞基因组测序方法——MALBAC(multiple annealing and looping-based amplification cycles)。它可以大大减少扩增偏好性，下面我就来简单介绍一下其原理，见下图

MALBAC法的核心步骤：依旧利用MDA方法中的酶（可以用于替代原来延伸好的链）。但用的引物却是自己事先设计好的，这段引物在基因组上随机的结合，并且延伸。

基因测序员工作累不累？

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答：是的，基因测序员工作累。因为基因测序员需要按照科学家的要求，精确地操作仪器，收集和分析数据，以及把数据转换成有用的信息。这需要他们长时间的精力投入，以及良好的专业技能，以确保测序结果的准确性和可靠性。此外，基因测序员还需要定期更新仪器，以确保测序结果的准确性。为了减轻工作负担，基因测序员可以尝试把任务分解成更小的任务，并且每天安排一定的时间来完成任务，以避免过度劳累。此外，基因测序员还可以尝试把任务分配给其他人，以减轻自己的工作负担。最后，基因测序员应该定期休息，以保持身心健康，以便更好地完成工作。

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