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为什么有些人携带有「致命」基因变异却还能健康
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为什么许多“致命”基因实际上是无害的？每个人的基因组中平均都有54个这样的变异，它们看似会让人患病，甚至致人于死地，但实际上并没有造成危害。Sonia Vallabh希望D178N变异也属于这种情况。2010年，Sonia Vallabh送走了她的母亲，她死于一种名叫致死性家族失眠症的神秘疾病，错误折叠的朊蛋白聚集在一起，摧毁了她的大脑。第二年，Sonia接受了检查，发现她也拥有朊蛋白基因PRNP的拷贝，而且携带了可能造成她母亲疾病的变异D178N。这是个货真价实的死刑判决：致死性家族失眠症的平均发病年龄是50岁，而且病情进展很快。但当时26岁的Vallabh不愿不经抗争就接受命运。因此，她和她的丈夫Eric Minikel分别辞去了他们在法律和运输咨询方面的工作，重回校园攻读生物学博士学位。他们希望能学到关于致死性家族失眠症的一切，以及如何阻止它的发生。他们最重要的任务之一是确定D178N变异是否一定会致病。过去，很少有人会询问这样的问题，但医学遗传学正在经历一个自我拷问的阶段。进入本世纪以来，快速进展的基因组学研究发现了上千种与疾病和残疾有联系的基因变异，其中许多结论都很可靠，但也有许多曾被认为危险、甚至致命的变异实际上是无害的。有史以来规模最大的遗传学研究之一，人类外显子组整合数据库（Exome Aggregation Consortium, 简称ExAC）揭开了这些披着狼皮的羊的真面目。ExAC的概念非常简单，它将六万多人基因组中蛋白质编码区域的序列（也就是外显子组）包含在了一个数据库中，让科学家能够对其进行比较，了解外显子组的变异程度。但这一资源对生物医学研究却有着极为深远的影响，不但能帮助科学家排除错误的疾病—基因关联，还能产生新的发现。通过深入研究不同人群中的变异频率，研究者便能了解许多基因，以及它们编码的蛋白质的功能。ExAC颠覆了人类遗传学研究，哥伦比亚大学的遗传学家David Goldstein表示。研究者可以从应该会产生有趣效应的变异入手，研究携带这种变异的人身上会发生什么，而不是从疾病或性状出发倒溯其遗传根源。“这是一种全新的研究方式，”他说。ExAC也为面临遗传诊断的家庭提供了更优质的信息。举例来说，人们强烈怀疑D178N会导致朊病毒疾病，因为许多朊病毒疾病患者都携带有这一变异，但在其他人中很少出现。但在ExAC建立之前，没有人知道它究竟有多罕见。如果它的出现频率比朊病毒疾病更高，就意味着Vallabh患病的概率比此前的预测低得多。
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本文由《Nature 自然科研》授权转载，欢迎点击「阅读原文」访问关注。原文作者 / Erika Check HaydenDarren Hopes为什么许多“致命”基因实际上是无害的？每个人的基因组中平均都有54个这样的变异，它们看似会让人患病，甚至致人于死地，但实际上并没有造成危害。Sonia Vallabh希望D178N变异也属于这种情况。2010年，Sonia Vallabh送走了她的母亲，她死于一种名叫致死性家族失眠症的神秘疾病，错误折叠的朊蛋白聚集在一起，摧毁了她的大脑。第二年，Sonia接受了检查，发现她也拥有朊蛋白基因PRNP的拷贝，而且携带了可能造成她母亲疾病的变异D178N。这是个货真价实的死刑判决：致死性家族失眠症的平均发病年龄是50岁，而且病情进展很快。但当时26岁的Vallabh不愿不经抗争就接受命运。因此，她和她的丈夫Eric Minikel分别辞去了他们在法律和运输咨询方面的工作，重回校园攻读生物学博士学位。他们希望能学到关于致死性家族失眠症的一切，以及如何阻止它的发生。他们最重要的任务之一是确定D178N变异是否一定会致病。过去，很少有人会询问这样的问题，但医学遗传学正在经历一个自我拷问的阶段。进入本世纪以来，快速进展的基因组学研究发现了上千种与疾病和残疾有联系的基因变异，其中许多结论都很可靠，但也有许多曾被认为危险、甚至致命的变异实际上是无害的。有史以来规模最大的遗传学研究之一，人类外显子组整合数据库（Exome Aggregation Consortium, 简称ExAC）揭开了这些披着狼皮的羊的真面目。ExAC的概念非常简单，它将六万多人基因组中蛋白质编码区域的序列（也就是外显子组）包含在了一个数据库中，让科学家能够对其进行比较，了解外显子组的变异程度。但这一资源对生物医学研究却有着极为深远的影响，不但能帮助科学家排除错误的疾病—基因关联，还能产生新的发现。通过深入研究不同人群中的变异频率，研究者便能了解许多基因，以及它们编码的蛋白质的功能。ExAC颠覆了人类遗传学研究，哥伦比亚大学的遗传学家David Goldstein表示。研究者可以从应该会产生有趣效应的变异入手，研究携带这种变异的人身上会发生什么，而不是从疾病或性状出发倒溯其遗传根源。“这是一种全新的研究方式，”他说。ExAC也为面临遗传诊断的家庭提供了更优质的信息。举例来说，人们强烈怀疑D178N会导致朊病毒疾病，因为许多朊病毒疾病患者都携带有这一变异，但在其他人中很少出现。但在ExAC建立之前，没有人知道它究竟有多罕见。如果它的出现频率比朊病毒疾病更高，就意味着Vallabh患病的概率比此前的预测低得多。“我们得找出健康人群中到底有没有出现过这个变异，”Minikel说。数据收集ExAC是挫败感的产物。2012年，遗传学家Daniel MacArthur在位于波士顿的麻省总医院建起了自己的第一个实验室。他想找出导致罕见肌肉疾病的遗传变异，为此，他需要两样东西：患者的基因组序列和健康人的基因组序列。如果变异在患者中更为常见，就有可能是致病原因。问题在于，MacArthur没法找到足够的健康人序列。他需要许许多多的外显子组数据，尽管研究者已经以千为单位进行过大量测序，但当时已有的数据集仍然不够大，也没有人将足够的数据整理成统一的标准化资源。Daniel MacArthur说服了研究者分享上万人的遗传数据。Sam Goresh for Nature因此，MacArthur开始请求同事与他共享数据。他非常适合这项任务：他是社交网络的早期试水者之一，在博客和推特上都有许多粉丝。MacArthur还在基因组测序重镇博德研究所有个职位。并说服了研究者与他分享来自上万个外显子组的数据；他们中的许多人都与博德研究所有工作联系。剩下的工作就是分析数据了，但这可并不简单。这些基因虽然都经过测序，但原数据是用不同类型的软件分析的，包括已经过时的软件。如果某人的基因组中出现了罕见的变异，那他/她可能真的携带了这种变异，也可能只是不同程序判断某个碱基到底是A，C，T还是G的方式不同。MacArthur需要将这个巨大的数据集标准化。博德研究所开发了自己的软件，但无法分析ExAC这种量级的数据。因此，MacArthur的团队与博德研究所的程序员一起测试软件，试图将它的功能范围扩大。“那一年半的工作可怕至极，”MacArthur回忆道，“我们遇到了能想象到的各种困难，而且毫无成果。”个人因素与此同时，Vallabh在麻省总医院从事干细胞研究，Minikel则在研究生物信息学。2013年4月，Minikel在午餐期间约见了MacArthur, 向他解释了Vallabh对D178N变异是否存在于健康人群的疑惑。他承认MacArthur的名声让他有种追星感。 “我想如果我可以让他去思考我的问题哪怕半个小时，那也很可能是我整个月经历最重要的事情，”Minikel说。两人来到楼上麦克阿瑟的实验室，MacArthur实验室的生物信息学家Monkol Lek搜索了当时分析过的ExAC数据（大约有两万个外显子组），他们没有找到Vallabh的变异。这不是个好消息，但出于对进一步探究数据的乐观，Minikel加入了MacArthur的实验室。到2014年6月，MacArthur团队终于得到了让他们感到自信的数据集——60706个来自不同民族、达到一定健康标准且知情同意的个人的外显子组。当年10月，他们在美国人类遗传学年会上发布了ExAC，研究者和临床医生当即意识到，这一数据将会重塑他们对遗传风险的认识。许多疾病关联研究仅仅因为研究者在患者中发现了某种看起来像是罪魁祸首的变异，而健康人中没有，就认为这种变异是致病的；近年来的一些研究尤为如此。但实际原因可能是他们的研究还不够充分，或者选取的人群不合适。“健康人”的基准遗传数据往往来自欧洲人群，这一点可能会导致结果偏倚。今年八月，MacArthur的团队在《自然》杂志上发表了他们对ExAC数据的分析，表明许多人们先前认为有害的变异事实上或许是无害的（见文末“相关文章”）。在一项分析中，团队发现了192个先前被认为是致病变异、但实际上相对常见的变异。科学家们查找了有关这些变异的论文，搜寻它们真的导致了疾病的可能证据，但只在九个变异中发现了可靠的证据。根据美国医学遗传学与基因组学学会的标准，大多数变异都是良性的，许多变异自此也被归类为良性变异。在一篇伴随论文中，牛津大学的遗传学家Hugh Watkins检查了一些被认为与一种会逐渐造成心肌衰弱的心肌症相关的基因。如果不加诊断，这种疾病可能会造成猝死，检查患者亲属有没有携带与之相关的遗传变异也已经成为了常见做法。被发现有这种遗传风险的人群有时会被建议安装植入型除颤器，在心脏跳动异常时发出除颤电击。Watkins在ExAC数据库中查询了与这类心脏疾病有关的基因，发现许多变异在健康人中都十分常见，以致不可能是致病性的。先前，人们认为大约有60个基因含有导致这类疾病的变异，Watkins的分析则发现，其中约40个基因或许都不存在疾病关联。“如果相信自己拥有一种会导致疾病的遗传变异，但实际上这种变异并不会导致疾病，你就有可能会做出伤害自己、甚至他人的激进之举，”Watkins说。就连一些看似存在可靠关联的变异似乎也并不是板上钉钉——比如PRNP基因的变异。这一基因中肯定存在造成疾病的变异，但另一些变异可能并不致病，或者只会略微提高患病风险。为了搞清楚D178N的情况，Vallabh和Minikel收集了16000多位朊病毒疾病患者的遗传数据，并将他们与近六十万对照人群的数据进行了比较，其中包括来自ExAC参与者的数据。他们发现，ExAC中有52个人拥有被与朊病毒疾病联系起来的PRNP变异，但根据这类疾病在人群中的发病率本应只有两个左右。Minikel推测，其中一些致命变异略微提高了患朊病毒疾病的风险；而另一些似乎与朊病毒疾病毫无关联。对于像Alice Uflacker这样的人来说，这样的信息是非常有帮助的。2011年，Alice Uflacker62岁的父亲患克雅二氏病去世了。克雅二氏病是一种朊病毒疾病，会造成生理和精神状况的严重恶化。Alice发现，她的PRNP基因中也有一种叫作V210l的变异，先前的研究认为这种变异与她父亲的疾病有关。三年后，Minikel的研究告诉她V210l变异至多只会造成很小的风险。这一信息对她很有帮助，而且也说得通：她的祖母也携带了同一种变异，但活到了93岁。但Vallabh和Minikel却没有这样的幸运。他们研究的其他基因组中都没有D178N变异，D178N造成朊病毒疾病的可能性依然很高。在Minikel 研究数据的过程中，他们已经开始这么怀疑了。“我们只是在渐渐确认本来就在怀疑的事情，”Minikel说，“我们并不是在哪个时刻收到坏信息的；我们已经知道最坏的消息了。”掉了基因的人通过变异频率，ExAC揭示了许多关于基因的信息。MacArthur和他的团队在ExAC基因组中发现了3200个几乎从未出现过严重变异的基因——这表明这些基因可能十分重要，但其中72%都从未与疾病联系起来过。研究者很想知道它们是否在疾病中扮演了尚不为人所知的角色。另一方面，团队发现了近18万个非常严重的变异，足以让其编码的蛋白完全丧失活性。一直以来，科学家都在使用从小鼠等实验动物中敲除的方式研究基因，通过观察基因敲除小鼠产生的症状，科学家就能了解这些基因的功能。但这种方法在人类中是不可行的。现在，研究者希望能对自然出现的“基因敲除人类”展开研究，以获得有关疾病进展或治疗方式的信息。MacArthur和其他研究者正准备拟定研究这些基因的优先顺序，以及联系携带者进行进一步研究的最好方式。但这些工作只有在他完成ExAC第二期的工作后才能开始。ExAC二期即将在本月于温哥华召开的美国人类遗传学会上揭晓，数据集将扩大至135000个基因组，其中包括约15000个全基因组序列，让研究者得以探索基因组调控区域中的变异——外显子组测序中没有包括这些变异。ExAC渐渐成为了医学遗传学中的标准工具。现在，在告诉病人他们的基因组中有一个可能会让他们患病的变异前，全世界的临床实验室都会先查询一下ExAC。如果这种变异在ExAC中很常见，就不太可能是有害的。美国国立人类基因组研究所的遗传学家Leslie Biesecker表示，他的实验室每天都会在患者服务中使用ExAC。 “我们会在每个变异中将这个关键因素纳入考虑，”他说。其他科学家正在和他一起重新评估遗传学文献，这个艰辛的过程可能要耗时数年时间。ExAC还突显了Goldstein和其他研究者反复强调的一个观点：缺少亚洲、非洲、拉美和其他非欧洲样本人群阻碍了人们对基因如何影响疾病的理解，限制了对人类遗传多样性的认识。人们因此获得了新动力——将未被充分代表的人群纳入大规模疾病关联研究，比如美国精确医学计划中。对Vallabh和Minikel来说，ExAC带来了令人沮丧的消息，但也预示着远大的前景。Minikel已经在ExAC中找到了三个人，他们携带的变异静默了两个朊蛋白基因之一。如果他们能靠有限的功能蛋白生存下来的话，或许就能研发一种药物来静默Vallabh体内的缺陷蛋白，在不造成危险副作用的情况下阻止朊蛋白聚集和疾病进展。Minikel与其中一人取得了联系，他是一位瑞典男性，同意捐赠自己的一些细胞以供研究。现在，Minikel和Vallabh一同加入了生物化学家Stuart Schreiber位于博德研究所的实验室，全职开发治疗朊病毒疾病的候选药物。Vallabh和Minikel夫妇是将ExAC数据转化为真正的医疗优势面临的挑战的最好例证。“我们不能退缩，”Vallabh说，“必须挺过这一切。”他们的处境无比清楚地阐明了情况的紧迫性： Vallabh已经32岁了——只比她母亲去世的年龄小20岁。她绝不能浪费时间。(n)Nature|doi:10.a原文以 A radical revision of human genetics 为标题，发表在 2016 年 10 月 12 日的《自然》新闻上。版权声明：本文由施普林格·自然上海办公室负责翻译。中文内容仅供参考，一切内容以英文原版为准。欢迎转发至朋友圈，如需转载，请邮件 。未经授权的翻译是侵权行为，版权方将保留追究法律责任的权利。(C) 2018 Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature. All Rights Reserved本文由《Nature 自然科研》授权转载，欢迎长按下方二维码访问关注。点击「阅读原文」阅读英文原文。
信息过载年代的干净阅读中方主导的跨国水稻基因组变异数据库建成中方主导的跨国水稻基因组变异数据库建成北青网百家号由我国农业科学家主导，中外16家单位参与的跨国水稻基因组变异数据库近日建成，该数据库包含超过3100万个水稻基因组变异，这项成果今天在国际期刊《自然》杂志上在线发表。今天，国际期刊《自然》杂志发表了由中国农科院作物科学研究所牵头，联合国际水稻研究所共16家单位，历时7年，共同完成了“3010份亚洲栽培稻基因组研究”项目。水稻是全世界第二大粮食作物。长期以来，全球科学家一直致力于阐明水稻基因组所有基因的功能及其等位基因多样性与重要农艺性状的关联，并将研究成果运用到水稻遗传改良中。自2011年起，科学家们从全球89个国家和地区优选出3010份水稻样本，对水稻种质资源进行大规模的基因组重测序，深入解析水稻种群基因组多样性的本质，建立了水稻基因组变异的数据库，填补了国际空白。中国农科院作物所研究员 黎志康：我们首先对水稻这个种群做出了最精细的描述，把亚洲栽培稻剖析成9个种群，跟原来的5个有很大差别。第二大发现是水稻的泛基因组，在原有的水稻参考基因36000个基因上，我们发现12000个潜藏的基因，另外还有9000个部分序列的新基因。第三是建立了我们的基因组变异数据。这次建成的数据库，包含超过3100万个不同类别的水稻基因组变异，分别设在中国农科院、上海交通大学和菲律宾国际水稻研究所，面向全球开放共享，以用于全球科学家大规模发掘影响水稻高产、抗病虫、抗逆、优质的新基因，加快提升水稻基因组研究和分子育种水平。基因测序支持粳籼稻独自起源说全世界种植的水稻基本分粳稻和籼稻两个最主要的品种，长期以来，学术界一直为水稻是单一起源还是多种起源纠结不清，现在基因测序分析的结果，支持两大品种多起源的说法。我们吃的大米，是一万多年前，亚洲古人从野生稻驯化出来的。学术界一种说法认为，先是野生稻驯化出粳稻亚种，然后再从粳稻驯化成籼稻亚种。还有一种声音认为，粳稻和籼稻两个亚种是各自独立起源驯化的品种。这两种观点，一直在国际学术界争论不断。今天发布的“3010份亚洲栽培稻基因组研究”成果，揭示了两个水稻亚种的起源。中国农科院作物所副研究员 王文生：通过这3000万基因组的分析发现，籼稻中存在的一些基因不存在于粳稻之中，粳稻中的有一些基因也不存在于籼稻中。同时对于来自于不同地域来源的农家水稻品种中，都含有一些它特有的基因或者基因家族。根据这些结果，我们认为，籼稻粳稻是独立多起源的。我国水稻栽培历史悠久，考古发现，我国远古时代既有粳稻也有籼稻，从上个世纪七十年代至今，考古学家在长江流域多个地点都发现了碳化稻实物，最远年代可上溯到12000多年前。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。北青网百家号最近更新：简介:时政社会娱乐是北青内容主线，互联时代有我作者最新文章相关文章