测序组装染色体技术

测序组装染色体技术
你有没有试过在不知道zui终图案的情况下玩拼图游戏？这正是一些基因组研究人员在尝试通过新一代DNA测序数据，拼接成染色体时所面临的同样问题。这些染色体能提供基因组组织和结构变异方面的信息，有助于解析进化历史。为了能拼凑出这些染色体来，科学家们可以通过物理或者遗传图谱完成，但是对于许多物种而言，这种指导性的图谱并不存在。

不过现在，一组来自美国伊利诺伊大学的研究人员开发出了一种新方法，能在没有任何已有物理或遗传图谱的情况下，预测出物种染色体的相应组装。这种方法被称为辅助染色体组装（reference-assisted chromosome assembly，RACA），其工作原理就是比较基因组信息和双末端序列信息。

“我们设计的这种方法靶向基因组，或者说是基因组保守性，尝试将其进一步融入到进化背景中去，”文章的通讯作者，伊利诺斯大学生物工程系助理教授马健（Jian Ma，音译）解释道，“这样就能分析出其构架，以及密切相关的其它基因组信息。”

通过BGI研究院科学家们的验证分析，这一研究组预测出了藏羚羊可能的染色体片段组装方法，为了完成这一目标，研究组成员利用BGI的SOAPdenovo组装程序构建出了1434个序列支架，然后重建出了60个羚羊的染色体片段，其中16个片段与牛的染色体片段相似。

“在进行程序处理后，基因组质量得到了明显的提高，”马博士解释道，“染色体片段大量减少，连续性延长，并且可以与其他物种进行比较分析了。而且我们之后也能纠正在这一过程中可能出现的组装误差。”

测序组装染色体技术
这一研究组面临的主要挑战之一还在于要找到一种能*评估分析结果，以及检测其工具的方法，为此研究人员将RACA分析结果，与模拟基因组组装，以及真实基因组组装进行了比较，其中真实基因组组装数据来自约翰霍普金斯大学完成的2012基因组组装金标准评价（GAGE）。

“我们的数据基本上都来自（GAGE）研究，因为这些数据真实，反映了真正的情况，所以可以检测分析工具，”马博士说，“我们分析了他们研究中采用的各种组装结果，结果我们发现，我们可以改善这些结果。”

马博士表示，现在这项技术可以立即被用于类似Genome 10K之类的项目中，这是2009年发起的一项测定万种脊椎动物基因组图谱的项目，其目的在于研究生物多样性和动物进化的机制。、

“大多数（基因组研究）都在使用NGS技术，因此我们认为这种方法可以用来系统地改善这些新物种基因组质量”，马博士说。