“测序技术抓住了生命科学技术的龙头， 基因组测序成本从最初的3000万美元下降到1000美元甚至更低， 使得每个人都可能为自己进行基因组测序， 这将加速生命数字化的进程 。 ”6月21日， 2019测序技术和应用高峰论坛上， 中国科学院院士杨焕明表示， 在高通量测序技术自主化的基础上， 不断有新的“黑科技”跟进， 这使得人们将获得更加准确的基因序列， 作为生命数字化的“蓝本” 。
吐口唾液就能测序， 但基因组序列不完整
吐口唾液邮寄， 一个人的基因组序列就会得到分析 。
“目前从全世界范围来讲， 大概有接近2000万人有自己的基因信息 。 ”华大智造首席运营官蒋慧表示， 随着这些年测序技术的普及， 测序的门槛越来越低， 人们越来越容易对自己的基因进行部分测序 。
但并不是所有的测序都是获得完整的基因组序列 。 蒋慧介绍， 大部分此类的测序是对特定区域的测序， 而并不是整个基因组序列的测序 。
如果将一个人的基因组比喻成一座奇峰险峻的高山， 可以理解为， 有些测序只是拍摄了“一线天”“巨石阵”“黑龙潭”这些有代表性的景点；更完整地是， 有些测序是把所有的景点拍下来， 被称为“功能基因集”；而完整的基因组测序才是把高山全部拍下来， 包括像荒草一样丛生的“沙漠基因”或者“无功能基因”等 。
无疑， 要实现生命数字化， 需要的是把高山全部拍下来的完整的基因组测序 。
但目前的测序， 即便是基因组测序， 仍旧不能满足生命数字化的需要 。 “目前无论是数据库构建， 还是群体研究、疾病研究， 都是采用重测序的方式， 是通过与参考基因组的比对获得的， 而不是从头组装 。 ”蒋慧说， 比如在炎黄基因组研究项目中， 科学家找到了大概有4—5兆的区域是个体所特有的， 进行测序时就对个体区域比对， 形成测序数据， 这是受测序效率制约的 。
可以理解为， 每一座高山的形状、代表性景点都相似， 就先找了最具代表性的山做个详细的“数字化解读”， 描述其他山的时候， 就用差异来体现 。
“或许每个人拥有属于自己的特点序列， 但目前的测序方式难以发现这些独特部分 。 ”蒋慧说， 与参考基因组比较获得的基因组测序“密码”不会对这些未知谜题给出答案 。
从头组装， 完成整个基因链条的拼接
数字化生命实际上需要一个高清、完整的基因组作为“蓝本” 。 这意味着需要高质量地从头组装基因组 。
“目前最大的难点是获得尽可能长的序列进行组装 。 ”蒋慧说 。 如果单次测序读长变长， 那么获得从头组装基因组的难度就会降低 。
人类基因组长度为30亿个碱基对， 而现在单次测序的读长仅为50—70kb（5万到7万个碱基对的长度）， 这犹如拼一副45000块拼图， 其中却有很多重复相似的“小块”， 很难拼接完整 。 不仅需要以参考基因组做对比， 还要反复测序 。 “目前的行业标准是需要30倍的重复测序， 以完成整个基因链条的拼接 。 ”蒋慧说 。
如果将短片段加上标签就不一样了 。 玩过拼图的人都知道， 在成千块的拼图背面会有不同的区块标记， 提示这些块在同一区域 。
“以专有DNA分子共标签技术为基础的stLFR（单管长片段）技术就是基于这样的原理 。 ”蒋慧说， 华大智造的这一自主技术通过将来源于同一DNA长片段的短读长测序片段标记上相同分子标签， 能够基于高精度短读长测序获取长片段的DNA信息 。
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