如果你只知道基因组测序那你就OUT了！盘点CNS半年各组学进展
现在距人类基因组工作草图的发表都已经过去15年了，如果提起基因组你还是只知道全基因组测序，那你真的是OUT了。在这篇文章中我们就来盘点一下这半年里在基因组、转录组和蛋白组各组学中顶尖期刊CNS上的进展，看看最新的研究趋势是什么。
1 基因组
基因组测序
既然人类基因组工作草图的发表了15年，各物种的全基因组也相继出炉。二代测序（NGS）更是让基因组测序变得易如反掌。现在测个序还能发CNS文章？是异想天开吗？回顾今年上半年CNS的文章，结果是肯定的，而且还有两篇作为封面故事发表。这个测序要看你测什么？为什么测？怎么测了。
三篇基因组测序的文章都各有特点：
样本珍稀——5000多年前的冰木乃伊中；
进化地位独特——从海洋到陆地又回到海洋；
技术的里程碑——长测序完成大猩猩基因组。
Science:5300年前的病原体基因组
Science和Nature相继报道了科研人员从距今5000多年前的冰木乃伊中提取了最古老的病原体全基因组。该研究登载在1月7日的Science上。这项研究解决了一个重要的问题是，现代欧洲人携带的混合幽门螺杆菌菌株是什么时候出现的。
特殊进化地位让鳗草基因组登上Nature封面
对海洋的开花植物鳗草(Zostera marina)基因组的测序与研究，阐明了海洋藻类如何进化为陆地植物而后又如何回到大海。2月18日Nature分别以封面故事，研究报告和新闻展望三种方式报导了鳗草全基因组测序的分析结果。这项研究标志着来自世界各地35名科学家的8年工作成果，不仅帮助植物学家剖析鳗草的演变，也促进对一般开花植物进化的理解。
Science封面：基因组长测序获突破性进展
Gordon等人运用长读长测序技术提高了我们的近亲大猩猩基因组数据，文章发表在4月1日的Science上。从一个单个的个体减少了装配的片断并恢复了以前遗漏的基因和非编码基因位点。长读长测序技术变得很实用，使得个别实验室产生高质量的复杂的哺乳动物基因组成为可能。
基因组分析
测序技术的革新带来了测序方面的便利，当大量的基因组数据涌现时，如何分析这些数据成了首当其冲的问题。在这半年的CNS上也有三篇文章对如何分析基因组的启动子突变和顺式调控元件的进化起源做出了范例：
2篇Nature：癌症基因组分析揭示启动子突变显著增加原因
最近的癌症全基因组分析，在基因启动子内识别出了无数的体细胞点突变热点。只是正向选择可能无法充分地解释在癌症基因组中启动子点突变的频率之多。4月14日Nature上的两篇论文对这一关系进行进一步探讨，发现了存在将转录启动和DNA修复联系起来的机制的证据。过千癌症基因组分析发现基因启动子上突变密度的增加与转录启动活动和核苷酸切除修复的损伤有关。
Cell：Capsaspora基因组的动态调控和多细胞动物起源
目前还不清楚基因组调控元件是从动物中开始起源的还是已经存在于后生生物的单细胞祖先中。所以近期Cell上发表的一篇文章对寄生单细胞生物Capsaspora owczarzaki进行了多功能基因组分析。分析证明动物的多细胞生物的出现与基因组中顺式调控元件复杂性的一个重大转变相关，尤其是远端增强子调控的出现。
2 转录组
在转录组方面，这半年出现不少新技术和新概念。就CNS上发表的来说：一种叫PARIS的新方法可以对活细胞采取的转录组RNA结构分析；另一个叫做瞬时转录组测序（TT-seq）的方法可以绘制人类瞬时转录组测序图谱。免疫基因组计划(ImmGen)准确的说是小鼠免疫系统的基因表达组及其调控的研究，初步结果已发表在Cell上。研究人员还通过从人的大脑中分离单个神经元细胞核进行分析来完成了不同的单个脑神经元转录组的首次大规模评估。
转录组新技术
Cell：能对活细胞采取的转录组RNA结构分析新方法
Cell上发表的一篇文章里，美国斯坦福的研究人员开发了一种叫PARIS的新方法。这是一种在活细胞中以可逆的补骨脂素交联的方式，近乎于碱基对的分辨率整体绘制RNA双链图谱的方法。这个新方法能够直接识别活细胞的碱基对配对相互作用，确定RNA结构和RNA-RNA相互作用。PARIS和其相关方法的优势是能够促进发现高阶的lncRNA结构。
Science：新技术绘制人类瞬时转录组测序图谱
一个叫做瞬时转录组测序（TT-seq）高敏感的方法，可以用来捕捉和鉴定即使是非常短寿命的RNA分子。这一研究结果与6月3日发表于Science。用TT-seq技术捕获的RNA分子提供了在细胞中一定时间内所有活跃的DNA区域的快照，包含之前很难找到的位于基因之间的调节性DNA序列。TT-seq让大家有了一个合适的工具，来了解基因组不同类型的细胞是如何调控的，以及基因调控程序是如何工作的。
转录组新计划
Cell：免疫基因转录组技术全局分析干扰素诱导网络
免疫基因组计划(ImmGen)的目的是对小鼠免疫系统的基因表达及其调控进行深入的剖析，包括细胞因子触发的响应的系统分析。在这篇发表在1月28日Cell上的文章里，研究人员在许多造血细胞类型中，对干扰素的引起的转录反应进行了详细的和动态的B淋巴细胞分析。
Science：第一个不同的脑神经元大规模转录组完成
Scripps研究所、加州大学圣地亚哥分校和Illumina的团队已经完成了不同的单个脑神经元转录组的首次大规模评估。他们的研究显示了人脑细胞用来从DNA到RNA转录遗传信息和产生蛋白的分子有着惊人的多样性。研究人员通过从人的大脑中分离单个神经元细胞核进行分析来完成这一壮举。这允许了对大脑皮层中的16个神经元亚型，参与思想、认知和许多其他功能的“灰质”的分类。这项研究于6月24日发表在Science杂志上。
3 蛋白组
现在的蛋白组分析可不只是意味着双向电泳，也不仅仅是各种质谱分析。最新的蛋白组分析趋势是和基因组的数据联合起来一起做，称为“蛋白基因组（proteogenomic）”。CNS上半年发表的蛋白基因组大型研究有两篇，分别是针对乳腺癌和卵巢癌。
Nature：乳腺癌的第一次大规模蛋白组-基因组研究成果
基于癌症基因组的Atlas(TCGA)计划的数据，美国的科学家联合小组已经完成乳腺癌的第一次大规模“蛋白基因组（proteogenomic）”研究，将DNA突变联系到蛋白信号并帮助确定癌症驱动基因。这项研究工作主要针对蛋白质，以及它们的修饰来更好地理解癌症。发表在6月2日的Nature上的相关文章表明了整合基因组和蛋白组数据获得更完整的癌症生物学图景，比任何单独的分析都要全面。
Cell：美国大型蛋白基因组研究分析卵巢癌
169个卵巢癌患者肿瘤蛋白质的集合检测确定了他们的肿瘤中存在的关键蛋白，这被认为是同类研究中最大的一项。通过整合他们在蛋白组中的发现和已知的肿瘤基因组的数据，研究人员的报告显示了对卵巢癌潜在的新见解。相关工作6月29日在线发表在Cell上。该项进展显示了结合基因组和蛋白组学数据的强大力量。这种方法称为蛋白基因组学，让人们对卵巢癌的生物学有更全面的了解。
4 合成基因组
我们破解了各种基因组的密码，研究了它们的表达调控，知道它们的产物是什么。那么人工合成一个基因组会有它该有的功能吗？科学家已经在这条路上进行了探索，目前世界上最小的“合成细菌细胞”在Science被报导。合成整个人类基因组的计划于6月3日正式公布。Science和Nature都对此进行了深度报道。
Science革命性突破：人工合成生命所需最小基因组
在3月24日的Science上基因组测序先锋Craig Venter报告合成了一个含有最小基因组的微生物；3月25日，Science、Nature等众多国际顶尖学术期刊报道了基因学先驱Venter博士在合成生物学上取得的又一里程碑研究，其团队创造了Syn1.0的升级版——基于丝状支原体的Syn3.0，后者构建出了目前世界上最小的“合成细菌细胞”。与人类携带的两万个基因相比，这个名为Syn3.0的人造细菌基因组仅有473个基因。
Science与Nature共同关注合成整个人类基因组的计划
一项大规模的公私合营计划：从零开始合成整个人类基因组。这一努力需要花费10年时间，并需要数十亿美元用于技术开发。此新闻在其首次在秘密会议发布后一个月于6月3日正式公布。Science和Nature都对此进行了深度报道。
本文来源于：生物探索
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