近期發布的幾組研究報告顯示，科學家們正以前所未有的力度考察人類的遺傳變異。其中在一項關于人類基因組外顯子組（蛋白質編碼區）的深度分析中，研究人員提供了迄今為止有關該區域最全面的遺傳變異記錄；而在另一項研究中，科學家們改進了對基因變體的解讀。

基因組分析 外顯子組領先

簡單來說，外顯子組就是遺傳代碼中蛋白質編碼的組分，占整個基因組的1%到2%。對于基因測序儀來說，每測一次只能讀取一定數量的堿基，而通過外顯子組測序，科學家就能以更快的速度生成更多堿基。因此與全基因組相比，它也可以用更低的成本獲得更好分辨率的結果。

除效率因素之外，還有一個重要原因是，現在人們對外顯子組的解讀能力明顯強于對全基因組的解讀。全基因組測序產生的海量數據包括了非編碼堿基、結構和單倍型相位信息，但目前大多數核苷酸的作用仍然成謎。換句話說，外顯子組所不具備的，恰恰是現在掌控力不足的部分。

因此，當全基因組分析的成本、效率、難易程度都趕不上外顯子組時，后者在解讀“生命密碼”領域仍然魅力非凡。

最全面記錄 前所未有精細

此次，美國哈佛—麻省理工博德研究所丹尼爾·麥克阿瑟參與了人類外顯子組整合數據庫（ExAC）的項目，他與同事們分析了60706位被試者的外顯子組測序數據，這些被試者來自包括歐洲、非洲、南亞、東亞和拉美在內的不同地理人口系譜。研究中發現了約740萬個遺傳子多態，對人類低頻蛋白質編碼多態的分析，其分辨率達到前所未有的程度。

麥克阿瑟團隊通過分析該數據集來表征全球遺傳變異的模式，在較小的遺傳變異數據集上達到了此前無法實現的分辨率，遺傳變異密度令他們得以在同一位點分辨多重序列多態，而數據集的規模則令團隊首次獲得一些有關疾病復發突變的發現，這篇論文發表在最新一期《自然》雜志上，其研究結果有助于從臨床上發現與人類疾病相關的遺傳變異。

人類外顯子組整合數據庫項目提供了一個可公開獲取的參照數據庫，事實已證明這是一個有用的臨床工具，可用于評估潛在的孟德爾遺傳病（單基因病）的致病基因多態，其中一些多態在人口中的普遍程度令人難以置信。論文作者們分析了過往研究所報告的192個此類多態，結果發現，僅9個有充足的數據表明其與疾病相關。

是技術成就 也是政治成就

與此同時，在一篇發表于《醫學遺傳學》雜志的論文中，英國帝國理工學院羅迪·沃什與同事們評估了一種最常見的嚴重孟德爾病——心肌病的遺傳變異情況。心肌病表現為心肌損害引起心臟擴大，最終發展成心力衰竭，但發病原因一直以來都不是十分清楚。此次研究發現，之前認為與特定心肌病相關的許多基因和基因多態，可能并沒有關系。不過，現在利用ExAC項目已可以顯著改進對基因變體的解讀。

在發表于《自然·遺傳學》雜志上的另外一篇論文中，美國西奈山伊坎醫學院道格拉斯·魯德夫與同事們也分析了ExAC項目數據集內罕見的拷貝數變異（CNV）。這是一種基因組結構變異，通常由基因組發生重排而導致，是人類疾病的重要致病因素之一，對其展開研究分析，將加深人們對符合孟德爾遺傳規律的單基因病與罕見疾病的了解。

一直以來都有研究設法記錄外顯子組內的遺傳變異，而人類外顯子組整合數據庫是其中規模最大最全面的一個項目。在本期《自然》雜志伴隨的新聞與觀點文章中，華盛頓大學杰·森德魯總結道，ExAC項目主要針對的是各種常見疾病的遺傳問題，其既是一項技術成就，也是一項政治成就，不僅曾面臨數據爭議，也是研究者、審批許可和14余項研究之間的角力。（記者 張夢然）