揭秘Nature Methods 2022年度封面技术，从T2T泛基因组到长读长多组学

近期，序祯达生物创始人兼首席执行官孙乐乐与希望组生物创始人兼CEO汪德鹏在序祯达直播间为大家带来“Nature Methods 2022年度封面技术，从T2T泛基因组到长读长多组学”，并分享了“长读长+短读长”互补组合服务模式下的前沿进展。序祯达生物基于现有扎实的短读长测序服务以及引入的创新长读长测序服务，通过超高通量的Illumina NovaSeq X Plus测序平台与PacBio REVIO HiFi测序平台将长读长测序与短读长测序的互补结合，可灵活满足不同样本类型（血液、组织、游离DNA、FFPE等）和研究课题（队列研究、生物标志物检测、宏基因组研究等）对测序的需求。

长读长测序正帮助科学家从人类及其他物种的基因组、转录组和表观基因组中获得大量见解。通过长读长创新技术已经把人类基因组组装成了T2T完成图，通过长读长可以完整的检测各种复杂的结构变异。2022年4月，人类基因组图谱发布，这对于人类基因组测序迎来了又一里程碑。其中，完成端粒到端粒部分的主要测序技术就是长读长测序，《Nature Methods》杂志将2022年度方法授予了长读长测序（long-read sequencing），凭借其长读长技术优势追踪补齐了人类基因组序列的最后8%。

希望组生物创始人兼CEO汪德鹏先生详细介绍了长读长测序早期初探、应用、发展的历程，用真实的案例说明了这项在结构变异、短串联重复（STR）、单体型分析、真假基因区分、突变检测等方面的优势。PacBio HiFi 测序能够在提供超高准确度（99.9%）的同时，还能测得超过 2 万个碱基的 DNA 大片段；而 ONT Ultralong 测序则能一次测得超过 10 万、甚至百万个碱基的超长片段，不过在准确度上略有不足（98%）。在面对高度重复的基因组区域时，它们产生的长读数可跨越复杂结构或重复序列，包括短串联重复序列、Alu元件（长约300 bp）、LINE1元件（长约6 kb）、片段重复区域，以及着丝粒和核糖体中的重复片段。长读长测序鉴定结构变异的能力要优于其他测序技术。

希望组生物创始人兼CEO汪德鹏先生在直播中提及三代基因组测序组装策略：第一种“长读长+短读长”混合组装，由于PacBio目前成本依然较高，根据不同的三代测序深度制定不同的基因组组装策略，能够在得到高质量基因组情况下，保证成本可控。第二种就是全长读长组装，PacBio测序因其长读长、无GC偏好等优势已经成为市场的新宠儿。

尽管长读长测序技术很强大，但它并没有达到完美。除了不断地以更高的精度产生更长的读数，优化成本效益以提高其对更多研究的可及性是另一个需要着重考虑的因素。长读长测序技术不是孤立存在的，与其他基因组方法相结合，汪德鹏先生总结道“通过短读长、长读长测序建立起全新的研究组合，用长读长测序检测98%非编码区域，甚至是整个基因组序列的每一个碱基来解决遗传、肿瘤、病原等领域的研究难题，这将成为科研上更有力的工具并创造出更有价值的研究成果。”

问题集锦回顾

以下是在线观众的问题及答案，与大家共享。

问1：在生殖遗传的应用上，以往对于位点的相位关系难以解决，针对长读长的技术是否容易解决相位关系的问题?

答1：

这实际上就是一个Phasing，这绝对是长读长的优势。有可能会产生一个问题就是没有办法普及到目标区域，用全基因组的数据来去做目标区域的成本性价比不高。像纳米孔测序有一种叫adaptive sampling，就是可以只读那个区域，这种方法是可行的。但目前为止，其实富集的比例还不要那么高，所以我们期待有更新的技术能够降低成本问题。

问2：Pacbio的HiFi测序，比较好的平衡了长读长和测序精读的问题，您认为这是测序技术的一个完美的解决方案了吗？在不同的应用领域是否还需要与其他一些技术组合更好的研究基因组学和遗传学？

答2：

关于PacBio Revio的技术，能够更好地平衡长读长和测序精度的问题，某种意义上来说是一个完美解决方案。在未来，一方面或许能够取代其他的技术，另一方面它也可以做一些技术上的组合，比如研究基因组和遗传学。目前长读长是为了探索别的技术无法触及的盲区，无论是罕见病、常见病、肿瘤，其实还有很多不能解决的问题。Cancer biology里边的一些很非常底层的逻辑，如果说Genetics研究2万个基因，那真正的Genomics要研究的是整个基因组的每一个碱基。在基因组水平数据没有完整得到的情况下，我们应该继续去做这样一个研究探索。

问3：请问国内有做三代测序技术研发的吗？还是只是买国外的设备来做呢？

答3：

如今国内的长读长测序领域很多公司都拿到了很多的市场的资金的支持，大家都非常看好这个这个赛道。但是测序仪以及技术的开发还是需要很长的时间，所以弯道超车是不太可能实现的，最重要的是在知识产权方面需要有自己的突破。不管是PacBio还是ONT以及国内的这些测序公司都值得我们去尊重各自取得的知识产权，他们都在测序生态系统的产业链创造价值。