《解码生命》（第二版）由“人类基因组计划及后续相关计划”“基因组计划引导生物技术的强劲发展”“当前对人类基因组的认识及其拓展”“基因组学的临床应用”“生命的合成、人工智能及其他”5篇共50章组成，涵盖了基因组学及其相关学科发展和应用的方方面面。

**篇 人类基因组计划及后续相关计划
1 人类基因组计划的始末
引言
人类基因组计划（Human GenomeProject，HGP）是20世纪继“曼哈顿原子弹计划”和“阿波罗登月计划”之后，人类科学史上又一项影响重大的自然科学研究工程。HGP和DNA双螺旋模型的建立被并称为生命科学史上两次“革命性”的进展（Watson & Crick，1953a），从此标志着人类正式从分子水平启动了生命解码的征程。
1.1 HGP的起始①
1.1.1 背景
作为一项规模**的伟大计划，HGP的提出不是偶然的。其中，*重要的是基因组学概念的提出。1986年，**遗传学家 McKusick V将从整个基因组水平研究遗传的科学称为“基因组学”。
20世纪40年代的细菌转化实验和噬菌体转导实验，为“DNA是遗传物质”提供了*重要的确凿证明（Avery et Al.，1944；Griffith，1966）。1949年发现的A与T数目相等、G与C数目相等的Chargaff定律，对于双螺旋结构的发现具有重要的启示意义（Chargaff et Al.，1949）。而**次革命性的突破是1953年发表的Watson-Crick模型，即DNA双螺旋结构模型。20世纪60年代中期解读的三联体遗传密码是人类解读的**种“自然语言”。随后建立的阐明遗传信息流向的“**法则（central Dogma）”，是所有具有细胞结构的生物所遵循的法则。以上这些里程碑式的成果为遗传学和整个生物学的分子及信息学奠定了基础。
20世纪70年代，英国的Southern E发明了一项��有重大划时代意义的DNA分析技术——Southern blotting技术（Southern印迹法，又称Southern转移、Southern杂交法）。以放射性标记的“杂交”DNA分子原位转移到滤膜上，再以放射自显影在 X-感光胶片上显示特异条带。Southern blotting技术与后来研究 RNA的Northern blotting技术、研究蛋白质的Western blotting技术形成了一个完整的研究体系。PCR技术是继Southern blotting技术之后应用*为广泛的分子生物学技术。至此，测序技术体系中的关键实验技术基本完备。
Watson J和Crick F相继发表了DNA双螺旋模型论文之后，在1953年5月底在Nature上发表的一篇论文中**次提出了“生命是序列的”概念和观点，揭示了基因组学的核心技术——测序的重要性（Watson &Crick，1953b）。测序技术（仪）的问世得益于20世纪70年代已经成熟的三项技术：①以制备寡核苷酸分子和PCR技术为主的分子克隆技术为测序提供了制备长短适宜而同质纯一的DNA模板群体分子的方法；②聚丙烯酰胺凝胶电泳（polyacrylamide gel electrophoresis，PAGE）技术为测序提供了分辨率**到一个碱基的分析技术；③放射自显影技术能从感光胶片上用肉眼直接读出清晰可辨的DNA条带。Sanger的双脱氧核苷酸末端终止法及Hood L发明的四色荧光标记相结合的自动化平板荧光测序仪是HGP获得支持并得以启动的重要技术依据之一。1998年出现的ABI 3700毛细管测序仪将测序技术真正推向了规模化，随后出现的 MegaBACE系列测序仪则为HGP的提前完成作出了很大贡献。所有这些科学发现和技术发明，激发了人们了解生物全基因组，特别是了解人类全基因组的愿望，催生并完成了基因组学的**次成功实践——HGP。
20世纪80年代，疾病基因的“定位克隆”对HGP提出了新的需求：从“一年一个基因”到“一月一个基因”以至于“一周一个基因”。这看似进度加快，实则步履艰难。将疾病相关基因在基因组中初步定位后，在初步定位的靶区域里寻找基因，筛选和鉴定编码序列及其与疾病相关的序列变异已成为难以逾越的技术瓶颈。“基因猎手（geneHunter）”迫切希望有覆盖人类全基因组的遗传图（genetic map）、物理图（physical map）、转录图（transcription map）和序列图（sequence map），以及将所有基因定位（gene mapping）到染色体位置上的信息。这是遗传学界主流对HGP的助力。
1986年3月7日，诺贝尔奖获得者Dulbecco R在Science杂志上发表的一篇题为《癌症研究的转折点——人类基因组测序》的短文，被称为HGP的“标书”（Dulbecco，1986）之一。文章回顾了20世纪70年代以来癌症研究的进展，使人们认识到包括癌症在内的人类疾病的发生，都与基因直接或间接有关；同时，他指出要么“零敲碎打（piecemeal Approach）”，要么从整体上研究和分析整个人类基因组及其序列，逐渐主导了生物科学界的认识。Dulbecco在他的文章中还指出“这个世界上发生的一切事情，都与人类的DNA序列息息相关 这一计划的意义，可以与征服宇宙的计划媲美。我们也应该以征服宇宙的气魄来开展这一计划”，并且谈到“这样的项目是任何一个实验室难以单独承担的”。正因如此，有足够的理由在世界范围内提出HGP的国际计划。
HGP从孕育到*终实现并非一帆风顺，在启动之初同样遭遇来自各界的质疑和反对的声音，持不同观点的科学家认为想要完成HGP还要等上300年；还有的不同意见是我们可以等到HGP完成再参与，而无需参与大国之间的“瓜分”。
1.1.2 国际化
在全球性讨论的同时，各国分别启动了各自的HGP（雏形）计划。*早开始***HGP的是意大利**研究委员会（Italian National Research Council，ICNR）。1987年，该委员会组织了15个（以后发展到30个）实验室开始了人类基因组的研究。到1990年6月，欧洲共同体通过了“欧洲人类基因组研究计划”，主要资助23个实验室**用于“资源**”的建立与运转。榜上有名的还有丹麦、俄罗斯等国，以及亚太地区的日本、韩国、澳大利亚等国。
1989年2月，英国开始了对人类基因组研究的部署，由帝国癌症研究基金会与**医学研究委员会（Imperial Cancer Research Council-Medical Research Council，ICRC-MRC）共同负责协调及经费支持。随之，Wellcome基金会（The WellcomeTrust）斥巨资专门成立了Sulston J领导的Sanger**（后改名为The Wellcome Trust Sanger Institute，简称Sanger 研究所），并以秀丽线虫基因组为起点，研发与改进大规模基因组测序和分析技术。现在Sanger研究所已成为英国研究人类和其他生物基因组的**，也是世界上*重要的基因组研究**之一。
1990年6月，法国启动HGP的相关项目，特点是注重构建人类基因组的遗传图和物理图。诺贝尔奖获得者Dausset J于1983年组建了人类多态性研究**（Centre D'E'tude Du Polymorphisme Humain，CEPH），并开展了人类全基因组酵母人工染色体（yeast Artificial Chromosome，YAC）克隆为骨架的人类基因组物理图和重叠克隆群（overlapped Clone groups）的构建、以短串联重复序列（short Tandem repeat，STR，又称 microsatellite，微卫星）为标记的遗传图的构建，曾经一度走在美国的前头。CEPH还收集、转化和无偿提供了80个3代多个体家系——CEPH家系，现在已成为遗传学和基因组学研究的经典材料，为遗传图的构建、人类基因组多样性研究及后续的国际千人基因组计划（1000 Genomes Project）作出了重要贡献。更为重要的是，CEPH为倡导人类基因组研究的技术、材料和数据的分享作出了重要贡献。20世纪90年代初，所有的访问者都毫无例外地被“动员”签署坚决反对“基因专利”，支持人类基因组数据免费共享的“支持书”。随后成立了以Weissenbach J为负责人的法国基因组研究**GenoS cope。
受欧美**影响，日本于1991年成立东京大学医学科学研究所（Institute of MedicalScience ofThe University ofTokyo）人类基因组**，正式启动HGP计划。参与HGP的其他两家**分别为日本理化研究所（RIkagaku KENkyusho GenomicSciencesCenter/Institute ofPhysicalAndChemical Research，RIKEN）及庆应义塾大学医学院（Keio UniversitySchool of Medicine）。日本方面的负责人是Sakaki Y。
1995年6月德国正式启动HGP，他们先后成立了资源**，并开始了对21号染色体的大规模测序工作。德国的三个**分别为德国分子生物学研究所（Germany Institute of Molecular Biology，gGmb H，IMB）、马普分子遗传学研究所（Max Planck Institute for Molecular Genetics，MPIMG）和德国生物技术研究**（Gesellschaftfür Biotechnologische Forschung，GBF，后演变为Helmholtz Centre for Infection Research，德文名Helmholtz-Zentrumfür Infektionsforschung，HZI），其负责人是 LehrachH。
HGP的国际化首先是由Watson J提出的，国际人类基因组测序协作组（International Human Genome Sequencing Consortium，IHGSC）的组建是HGP国际化的实质性标志。国际协调机制为各主要**负责人参加的人类基因组测序国际战略会议（International Strategy Meeting on Human Genome Sequencing， ISMHGS）。1996年2月，由英国Wellcome基金会提议并主持，在百慕大（Bermuda）举行了**次协调会议，美国、法国、德国和日本的代表出席了会议。会议通过的“百慕大原则（Bermuda Rules）”，奠定了HGP精神，即“共有、共为、共享”的基础。
1993年，中国**自然科学基金会（Natural Science Foundation of China，NSFC）和**高技术研究发展计划（863计划）联合启动了“中华民族基因组中若干位点基因组结构的研究”项目，后接受秘书处的建议而对外称“中国人类基因组计划（Chinese Human Genome Project，CHGP）”，并以此为基础形成了中国人类基因组协作组（Chinese Human Genome Consortium，CHGC）。1997年11月，贺福初、贺林、刘斯奇、汪建、杨焕明、于军等在张家界中国遗传学会青年委员会**次会议上共同提出中国应积极参与HGP的设想。在谈家桢、吴旻、强伯勤、陈竺等科学家的积极倡导下，1998年**科技部决定在北京和上海各成立一个**。上海**的负责人为陈竺，10月定名为**人类基因组南方研究**。**人类基因组北方研究**，负责人为强伯勤和沈岩。1998年8月，中国科学院成立了遗传研究所人类基因组**。
1999年7月7日，国际人类基因组测序协作组（IHGSC）公布了中国加入HGP的申请。同年8月3日在“人类基因组测序国际战略会议第五次会议”上，经过认真答辩和慎重讨论，中国被正式接纳为 IHGSC的成员。中国的参与不

目录 **篇 人类基因组计划及后续相关计划 1 人类基因组计划的始末 3 引言 3 1.1 HGP的起始 3 1.1.1 背景 3 1.1.2 国际化 4 1.2 技术目标与路线 6 1.2.1 讨论与启动 6 1.2.2 技术目标 7 1.2.3 技术路线 10 1.2.4 模式生物 11 1.3 HGP的完成及中国的贡献 12 1.3.1 HGP的完成 12 1.3.2 中国的贡献 13 1.4 HGP的意义和影响 14 1.4.1 开创了“合作”这一新文化 14 1.4.2 催生了“组学”这一新学科 15 1.4.3 发展了“测序”这一新技术 15 1.5 HGP的相关生命伦理问题（HELPCESS）15 1.5.1 H：将“人”字写在“天上”15 1.5.2 E：生命伦理是生命科学的准则 16 1.5.3 L：有法可依、无法则立、违法必究 16 1.5.4 P：科学决策与“鱼水之情”16 1.5.5 C：科学也是美丽的 17 1.5.6 E：“无形之手”与科学的未来 17 1.5.7 S：防患于未然 17 1.5.8 S：为了人类福祉与社会和谐 17 结语 18 2 承上启下的国际单体型图（HapMap）计划 19 引言 19 2.1 HapMap计划及形成背景 19 2.1.1 *常见变异——单核苷酸多态位点 19 2.1.2 单体型和标签SNP位点 19 2.1.3 遗传多态与复杂性疾病 20 2.1.4 应运而生的HapMap计划及其策略 21 2.1.5 人群和样本设计 21 2.1.6 遗传分型技术 22 2.2 HapMap计划的实施 23 2.2.1 国际协作组的周密准备及任务分工 23 2.2.2 严格规范的伦理设计和操作 24 2.2.3 中国样本的采集 24 2.2.4 HapMap中国卷 25 2.2.5 数据及方法的及时发布和应用 27 2.2.6 HapMap计划的分期和完成 28 2.3 人类基因组单体型图的构建 30 2.3.1 SNP挖掘和dbSNP库的扩充 30 2.3.25 kb-bins的划分和分型反应的终止规定 31 2.3.3 HapMap数据概况 31 2.3.4 数据的质量控制与评估（QC/QA）32 2.3.5 局部单体型详细分解和ENCODE Pilot区域 33 2.3.6 单体型图及其性质 34 2.3.7 SNP位点之间的关系及代表性 36 2.3.8 基于HapMap数据的标签SNP选择和评估 37 2.4 HapMap数据揭示的人类基因组 39 2.4.1 结构变异及其多态性 39 2.4.2 全基因组的重组率和LD的人群图谱 42 2.4.3 自然选择和人群演化信号 42 2.5 从HapMap到GWAS Catalog 47 2.5.1 HapMap掀起的GWAS大潮 47 2.5.2 GWAS的暗物质——遗传度缺失及其应对 49 2.5.3 GWAS Catalog及研究趋势 52 2.6 承上启下的国际单体型图计划 55 2.6.1 HapMap计划推动基因组科学和组学研究的发展 55 2.6.2 从HapMap进入基因组医学时代 56 2.6.3 再次打破基因专利威胁和巨大公益项目的典范 57 2.6.4 HapMap计划对于中国基因组科学的重要促进 59 结语 59 3 ENCODE计划的“野心”60 引言 60 3.1 背景资料 60 3.2 科学家们怎么做的 60 3.2.13 C、5 C、Hi-C及ChIA-PET技术 60 3.2.2 DNase-Seq、FAIRE-Seq、ATAC-Seq、ChIP-Seq和MNase-Seq技术 63 3.2.3 WGBS和RRBS技术 64 3.2.4 计算机生物学预测技术 67 3.2.5 RNA-Seq技术 68 3.3 在ENCODE计划中，科学家得到什么 70 3.3.180%的基因组与生化有关 70 3.3.2 建立转录因子网络：基因调控存在远程干预 70 3.3.3 作为人类基因组计划的延续 70 3.3.4 生物计算时代的来临 70 3.3.5 演化生物学壮大的蓝图 71 3.4 ENCODE计划的野心与未来 71 结语 72 4 全基因组关联分析的历史使命 73 引言 73 4.1 连锁分析 73 4.2 关联分析 74 4.3 GWAS 75 4.3.1 基本概念 75 4.3.2 研究设计 76 4.3.3 数据处理 78 4.4 GWAS与人类复杂疾病/性状研究的发展 79 4.4.1 年龄相关性黄斑变性：国际上**复杂疾病的GWAS研究——开启GWAS研究序幕 79 4.4.2 银屑病：中国**复杂疾病的GWAS研究——中国GWAS研究的里程碑 80 4.4.3 中国的GWAS研究总结 81 4.5 GWAS的深入研究 82 4.5.1 基因型填补 83 4.5.2 荟萃分析 83 4.5.3 基因水平的关联分析 83 4.6 GWAS的延伸应用及临床转化 84 4.6.1 筛选并确定与复杂性状相关联的基因和位点 84 4.6.2 高通量测序 84 4.6.3 表观基因组学研究 85 4.6.4 其他组学研究 86 4.6.5 调整遗传标志物的应用期望 86 4.6.6 **基因组学研究 86 4.6.7 复杂性状/疾病的预测 87 4.6.8 **开发 87 4.6.9 **临床指导 87 4.6.10 **不良反应预测 88 4.7 GWAS的瓶颈及解决方案 89 4.8 GWAS的展望——后GWAS时代 89 结语 90 5 千人基因组计划的起始与作用 91 引言 91 5.1 从人类起源到人类千人基因组计划 91 5.2 千人基因组计划的研究目的、内容、参与团队和各自分工 92 5.3 千人基因组计划的技术路线和重要研究成果 92 5.4 千人基因组计划的应用价值与研究意义 96 5.4.1 基因型估算 97 5.4.2 稀有多态性位点 98 5.4.3 演化遗传学和人口史 99 5.4.4 遗传变异对基因表达的影响 100 5.4.5 医学遗传学 101 5.4.6 其他应用 101 5.5 千人基因组计划的局限性和展望 102 结语 102 6 通过十万人和百万人基因组计划看人类基因组 103 引言 103 6.1 风起云涌的世界各国基因组计划 103 6.1.1 英国 103 6.1.2 美国 104 6.1.3 冰岛 104 6.1.4 日本 105 6.1.5 法国 105 6.1.6 新加坡 105 6.1.7 俄罗斯 106 6.1.8 荷兰 106 6.1.9 印度 106 6.1.10 亚洲人基因组计划 106 6.2 中国十万人基因组计划 107 6.2.110 万参比人群的确定与表型组、暴露组数据的收集与整合 107 6.2.210 万人群全基因组测序与基因组变异检测 108 6.2.3 中国人群基因、环境与表型关联关系的挖掘 110 6.2.4 中国十万人基因组计划的意义 111 6.3 人类泛基因组研究 111 6.4 百万人基因组计划展望 112 结语 112 7 美国癌症基因组图谱和精准医学计划的“企图”113 引言 113 7.1 TCGA计划的基本情况 113 7.1.1 TCGA计划的历史和对应的数据 113 7.1.2 TCGA计划的运作方式 115 7.1.3 TCGA计划产出的数据管理 116 7.1.4 TCGA数据的挖掘与再利用 116 7.2 TCGA计划的主要科学发现 116 7.2.1 典型癌症研究举例 117 7.2.2“泛癌症图谱”的主要发现 127 7.3 TCGA计划的意义和影响 135 7.4 精准医学计划的提出 136 7.5 精准医学计划的当前进展 137 7.5.1 围绕短期目标的进展 137 7.5.2 围绕长期目标的进展 139 结语 141 8 被HGP撬开的人类微生物组整合计划 143 引言 143 8.1 HGP的局限性与“人类微生物组计划”的启动 143 8.1.1 HGP的局限性 143 8.1.2 人类微生物组相关计划概况 144 8.1.3 HMP与HGP的关系 145 8.2 HMP主要成果 146 8.2.1 健康成人的人体共生微生物组的组成特点 146 8.2.2 人体共生细菌分离物的参考基因组测序和分析 148 8.2.3 元基因组数据及分析方法和工具 148 8.2.4 微生物群落生态关系 149 8.2.5 特定人群肠道、阴道和皮肤等部位的微生物组研究 150 8.3 人类微生物组整合计划（iHMP）主要成果和未来发展方向 151 8.3.1 人类微生物组整合计划（iHMP）开展的背景和简介 151 8.3.2 生殖道微生物组、怀孕及早产 152 8.3.3 肠道微生物组与炎症性肠病 153 8.3.4 糖尿病前期的多组学谱 154 8.3.5 宿主-微生物组的相互作用 155 8.3.6 iHMP提供的公共资源 155 8.3.7 微生物组多组学研究的未来 156 结语 156 9 我国单靶标基因组计划的更合理性 157 引言 157 9.1 中国先天性遗传缺陷现状 157 9.2 国内外相关研究计划 159 9.3 临床遗传咨询事业的需求 161 9.3.1 遗传病的异质性需要HGPST 161 9.3.2 HGPST有利于推进不同疾病遗传解读指南的建立 161 9.3.3 HGPST将推进中国人群高发遗传疾病和热点致病变异图谱的完备 161 9.3.4 HGPST有利于揭示特定复杂遗传病的致病机制并扩展其临床表型数据库 162 9.3.5 HGPST将有利于遗传咨询开展和公共政策制定 162 9.4 HGPST的原理（理论依据）162 9.4.1 HGPST将更全面地发现各种特定疾病具有临床应用价值的致病变异 163 9.4.2 HGPST将极大扩充中国人群遗传背景信息，为完善ACMG指南针对中国人群疾病进行**诊断提供充分证据 163 9.4.3 通过HGPST获取中国人群特有的致病位点，提高对于序列变异在核苷酸及氨基酸水平上产生功能影响的预测可靠性，提升数据解读的效力 164 9.4.4 HGPST对特定疾病样本量的需求 164 9.4.5 各个HGPST数据集的资源充分共享可以促进遗传病的精准诊疗 165 9.5 关于HGPST具体操作的设想 165 9.6 中国儿童先天性心脏病单靶标基因组计划（HGPST-CHD）167 9.6.1 项