来源：iNature（ID：Plant_ihuman）
遗传变异的完整表征是人类基因组研究的基本目标。长读长测序提高了结构变异发现的灵敏度。
2021年11月11日，中山大学谢志及四川大学李涛共同通讯在Nature Communications在线发表题为“Structural variants in the Chinese population and their impact on phenotypes, diseases and population adaptation”的研究论文，该研究对 405 名无关的中国人进行了基于长读长测序的结构变异分析，有 68 项表型和临床测量。该研究发现了 132,312 个非冗余结构变体的景观，其中 45.2% 是新的。
鉴定出的结构变异是高质量的，估计错误发现率为 3.2%。所有结构变体的串联长度约为人类参考基因组的 13.2%。该研究注释了 1,929 个影响 1,681 个基因编码序列的功能丧失结构变体。该研究发现 HBA1/HBA2/HBB 中与贫血相关的罕见缺失。此外，该研究确定了与免疫相关的结构变异，这些变异区分了中国北方和南方人群。总之，该研究描述了中国人群中结构变异的情况及其对表型和疾病的贡献。
人类遗传变异，包括单核苷酸变异 (SNV)、小插入或缺失 (InDels) 和结构变异 (SV)，导致许多身体特征和人类疾病。SVs 被定义为长度从 50 碱基对 (bp) 到兆碱基 (Mb) 或更长的基因组重排，包括不同的形式，例如缺失 (DEL)、插入 (INS)、重复 (DUP) 和倒位 (INV) )。越来越多的证据表明，SVs 与许多人类疾病有关，例如神经发育疾病和癌症。
虽然基于短读长测序 (SRS) 技术在识别 SNV 和 InDels 方面取得了重大进展，但由于 SRS 检测出现在具有复杂结构的重复区域中的 SV 的能力有限，因此 SV 的发现和基因分型受到了阻碍。最近，Pacific Biosciences (PacBio) 和 Oxford Nanopore Technologies (ONT) 等第三代测序 (TGS) 平台启用了长读长测序 (LRS)，这提高了 SV 发现的灵敏度，并有助于提高对人类基因组中的 SV 谱 。
样本、数据集和SVs概述（图源自Nature Communications）
最近，一项里程碑式的研究使用 LRS 和 PacBio 技术生成了 15 个人类基因组。尽管样本量很小，但作者发现 99,604 个非冗余 SVs 和 2238 个 SVs 由所有 15 个基因组共享。最近，在冰岛人群中报道了使用 LRS 的人群规模 SV 研究。作者在每个样本中确定了 22,636 个 SV，其中一些可能是冰岛人特有的。相比之下，汉族是世界上最大的族群，总人口约为 14.39 亿，占总人口的 18.5%。尽管最近的几项研究报告了基于 LRS的中国基因组中的 SV，但在大规模中国人群中以 SV 为特征的遗传变异的复杂性和多样性尚不清楚。
在这项研究中，通过对 405 名无关中国人进行全基因组 LRS 分析，对中国人群中的 SV 进行基因分型，并进行了 68 次表型和临床测量。该研究检测到 132,312 个非冗余 SV，其中 59,814 (45.2%) 个是新的。鉴定出的SVs是高质量的，分别通过PacBio高保真（HiFi）测序和PCR实验验证了1080（94.6%）和145（94.2%）个单例SV。
该研究注释了 1,929 个影响 1,681 个基因编码序列的功能丧失 SV，并进一步揭示了 SV 对临床表型和种群分化的影响。该研究发现 HBA1/HBA2/HBB 中与贫血相关的罕见缺失。此外，该研究确定了与人类免疫相关的 SV，以区分中国北方和南方人群。总之，该研究揭示了中国人口中 SV 的格局，并提供了对它们在表型、疾病和人口适应中的作用的见解。
参考消息：
https://www.nature.com/articles/s41467-021-26856-x
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