推荐使用人类基因组变异协会关于序列变异描述的规范_刘华
·标准化与规范化·推荐使用人类基因组变异协会关于序列变异描述的规范刘 华 张丽玲 张 谦 刘 萍 李秀普＊ 收稿日期:2010-10-18修回日期:2011-02-28《中华医学遗传学杂志》编辑部,610041 成都市人民南路三段17号四川大学华西校区,E-m a i l:54l i u h u a@163.c o m摘 要 目前国内科技期刊中关于遗传变异的书写比较混乱,缺乏统一的规范,本文引入国外人类基因组变异协会关于序列变异的描述规范,以期对广大读者、作者及编辑同行起指导作用。
关键词 科技期刊 变异 规范 人类基因组的遗传变异(包括突变及多态)与人类表型及疾病的发生有密不可分的关系,从而成为遗传学的研究热点。
随着大量研究成果的报道,科技期刊中关于序列变异的书写不规范问题也逐渐凸显。
人类基因组变异协会(H u m a n G e n o m e V a r i a t i o n S o c i e t y,H G V S)从1993年开始就致力于制定序列变异的描述规范,并发表在其协会杂志H u m a n M u t a t i o n上[1-8]。
国内类似规范尚属空白,导致很多作者投稿时相关描述不正确或者书写混乱,而编辑无法及时发现并作出修改。
这些不规范的描述在正式发表或者进入国内外数据库后无法快速而准确地检索到,难以达到学术交流的目的。
因此,笔者认为引入H G V S关于序列变异的描述规范对我国广大读者、作者及编辑同行不无裨益。
1 一般规则1.1 变异描述的层次H G V S制定规范的目标是使所有的变异描述都是独一无二的,达到稳定(s t a b l e)、有意义(m e a n i n g f u l)、易记忆(m e m o r a b l e)及明确无歧义(u n e q u i v o c a l)的目的。
因为所有变异发生的最终都是D N A水平的变异而引起相应R N A 或蛋白水平的变化,因为在描述变异时最基本的一条规则就是在文章中(包括题目及摘要)首次出现变异描述时,必须写出D N A水平的变异,括号后可描述相应R N A及蛋白变异情况。
如,“c.78G>C(p.T r p26C y s)”。
其实从描述无歧义的要求来看也很容易理解,引起相同蛋白变异的碱基组合可以有多种,如果没有D N A水平的描述很容易引起歧义。
D N A变异涉及的4种碱基A G C T需大写,而R N A中a g c u需小写。
蛋白水平的氨基酸推荐用3个字母的缩写,因为单字母缩写容易引起歧义(如A l a,A r g,A s n,A s p都以A字母开头,G l n,G l u,G L y以G字母开头)。
当一篇文章中有几个变异时,应列表说明。
分列从D N A,R N A,蛋白水平的变异明确表述,并且R N A和蛋白水平的变化应说清楚是通过实验证明还是理论推断。
而当变异发生在隐性遗传疾病患者时,还应说明变异是纯合还是杂合情况。
1.2 变异描述的内容核酸序列变异的描述包括三部分,引用的核酸序列号[或国际人类基因组织(H u m a nG e n o m e O r g a n i s a t i o n,H U G O)基因命名委员会推荐使用的基因符号]、发生变异的位置及变异类型。
如,“N G007938.1:g.12083G>A”,“N G007938.1”是核酸序列接受号及版本,“g.12083”表示核酸序列中的位置,“G>A”表示原始碱基是G,突变碱基是A。
而使用H U G O基因符号描述的如“G J B2:c.76A>C”。
在一篇文章中,如果变异只是发生在一个序列或者基因中,在首次出现后核酸序列或者基因符号可省略,但如果文章中有不同序列或者基因发生变异,则每次描述都需写全。
1.3 变异序列的类型当描述序列变异时,为避免混淆,需指出序列类型。
g代表基因组序列,c代表编码D N A,m代表线粒体序列,r代表R N A序列,p代表蛋白序列。
如,g.476A>T,c.76A>T, m.8993T>C,r.76a>u,p.L y s76A s n。
1.4 变异类型的表达(1)D N A水平的碱基替换用符号“>”表示。
(2)符号“ ”用来界定变异碱基的范围,如,“c.76 78d e l A C T”说明编码D N A76～78位碱基(A C T)缺失。
＊通讯作者:李秀普(3)“d e l ”代表碱基缺失,如前所述。
(4)“i n s ”代表碱基插入,如,c .76 77i n s G 。
(5)“d u p ”代表相同碱基的重复(这种情况不能用插入变异表达,如,序列A C T T T G T G C C 突变为A C T T T G T G G C C 不能描述为c .8 9i n s G ,而应描述为c .8d u p G )。
(6)“d e l i n s ”代表插入缺失,如,p .C y s 28 L y s 29d e l i n s T r p 代表在28位密码子(编码半胱氨酸C y s )及29位密码子(编码赖氨酸L y s )有3个碱基缺失,导致这两个氨基酸被色胺酸代替。
(7)“i n v ”代表倒位,如,c .76 83i n v 。
(8)“c o n ”代表倒转,如,c .123 678c o n N M004006.1:c .123 678;(9)“[]”代表一个等位基因,如,c .[76A>C ;83G>C ]表示一个等位基因中发生c .76A>C 和c .83G>C 两种变异。
(10)“()”用于变异发生的具体位置不确定,括号中指出可能的范围。
如,c .(67 70)i n s G 代表在67～70位碱基某个位置插入碱基G 。
2 具体规则序列的变异可以发生在D N A 、R N A 及蛋白水平,我们从这三个层面研究变异描述的具体规则。
2.1D N A 水平的具体规则2.1.1 核苷酸编号核苷酸的编号涉及发生变异D N A 的准确定位,在变异描述中至关重要。
如图1(h t t p ://w w w .h g v s .o r g /m u t n o m e n /r e f s e q f i g u r e .h t m l )所示,遵循以下规则。
(1)基因组参考序列(g e n o m i c R e f e r e n c e S e q u e n c e ):基因组参考序列的核苷酸编号是完全随意的,以数据库中存储文件中参考序列的第1个碱基编为1,顺次后推,无“+”、“-”等前缀。
序列应覆盖感兴趣的序列(基因)的所有核苷酸,正好以基因的5′启动子区开始。
(2)编码D N A 参考序列(c o d i n g D N A R e f e r e n c e S e q u e n c e ):编号无0。
编号1对应翻译起始密码子A T G 中的碱基A (T 为2,G 为3,延翻译顺序往后推)。
翻译起始密码子A T G 上游(5′端)碱基编号为-1,-2,顺次往前推。
翻译终止密码子下游(3′端)的碱基编号为＊1,＊2,顺次往下推。
内含子的编号以紧邻的的外显子的编号加上(上游)或者减去(下游)内含子相对外显子的位置从两边往中间编号。
如,图1中第1内含子位于第1外显子(碱基编号1～12)和第2外显子(碱基编号13～88)之间,其间的内含子编号则为12+1,13-1,12+2,13-2,顺次往中间推)。
图1 序列变异中的编号图示2.1.2 碱基替换的描述(1)单个核苷酸的替换用符号“>”表示。
如,c.85G>C 描述的是在第85位核苷酸G变异成C;而c.-14A>C描述了在起始密码子A T G5′端第14位核苷酸的位置发生了A>C的变异;同样,c.89-2A>C说明在第88～89位核苷酸中的内含子区发生了A到C的变异(变异点在第89位核苷酸上游两个碱基位置)。
c.＊46T>A说明在翻译终止密码子3′端46位碱基处发生了T>A的替换。
(2)两个及以上连续的碱基替换用符号“d e l i n s”表示。
如,c.112117d e l i n s T G(或者c.112117d e l A G G T C A i n s T G)在第112～117位核苷酸(A G G T C A)被T G替换。
2.1.3 核苷酸缺失的描述在缺失开始及终止位置后加上符号“d e l”可表示核苷酸缺失。
如,c.78d e l(或者c.78d e l T G)描述了第7,8位核苷酸T G的缺失(序列A C T T T G T G C C变为A C T T T G C C);c.88-? 923+?d e l描述了在第88位核苷酸5′端内含子某个未知位置起至第923位核苷酸3′端内含子某个未知位置发生的缺失;值得注意的是,核苷酸序列的比对是从一个外显子(或内含子)两端向中间的最大比对,序列缺失如, A C T T T G T G C C变为A C T T G C C,则必须描述成c.57d e l T G T 而不是c.46d e l T T G;序列T C A C T G T C T G C G G T A A T C变为T C A C T G C G G T A A T C描述成c.710d e l(或c.710d e l T C T G)而不是c.47d e l C T G T;A A A G A A G A G G A G变为A A A G G A G 描述成c.59d e l(或c.59d e l A A G A G)而不是c.37d e l A G A A G;内含子序列缺失如,c t t t a g G C A T G变为c t t a g G C A T G描述成c.301-3de l T而不是c.301-5d e l T。
2.1.4 核苷酸插入的描述符号“i n s”可表示核苷酸的插入。
如,c.5657i n s G表示在第56～57位核苷酸之间插入G;c.123+54123+ 55i n s A B012345.2:g.76420(或c.123+54123+55i n s345, G e n B a n kA B012345.2)表示在内含子c.123+54和123+55中的一段345个核苷酸序列的插入,序列如,G e n B a n k存放文件A B012345.2中g D N A序列第76～420位核苷酸。
但相同核苷酸的插入需用重复符号描述,如下。
2.1.5 核苷酸重复的描述符号“d u p”可表示核苷酸的重复插入。
高通量测序在人类基因组研究中的应用
高通量测序在人类基因组研究中的应用人类基因组是指人体内所有基因的总和。
它是一个巨大的信息存储库，它决定了人类的特征和性状。
高通量测序技术在人类基因组研究中扮演着至关重要的角色。
自从2001年完成人类基因组计划以来，高通量测序已经成为研究人类基因组的主要手段之一。
本文将探讨高通量测序在人类基因组研究中的应用。
一、分析序列变异相关基因高通量测序技术可以用来研究基因组中的变异。
不同个体之间的基因组变异是导致人类物种多样性和疾病多样性的主要原因之一。
通过高通量测序，可以很容易地识别那些与疾病或特定特征相关的基因变异。
这种信息可以帮助生物学家确定疾病的遗传因素，并用于创新药物的研发。
二、揭示复杂疾病的遗传因素过去，许多疾病被认为是由单基因遗传的，但是，随着技术的进步，越来越多的研究表明，大多数常见疾病都是由多个基因变异的互动而导致的。
高通量测序技术可以用于大规模的基因组关联研究，以揭示复杂疾病的遗传和环境因素之间的复杂交互。
比如，科学家可以通过高通量测序技术找到某些与心血管疾病或癌症有关的基因，并在大规模人类群体中验证这些基因的作用。
三、精确定位癌症风险基因高通量测序也可以用于快速定位癌症风险基因。
通过检查大量样本的基因组序列，科学家可以有效地识别基因组中那些与特定癌症相关的基因。
最终，这些发现可以用于开发新的癌症治疗方法。
四、评估药物疗效高通量测序可以用于评估药物疗效和确保临床试验的准确性。
可以使用高通量测序技术比较患者在治疗前后基因组序列的变化，以确定特定药物是否有效。
这种信息可以用于调整治疗方案和确定哪些患者最适合哪种药物治疗。
五、研究人类群体的起源和迁徙高通量测序技术可以用于研究人类群体的起源和迁徙。
通过对人类基因组的整体分析，科学家可以确定人类祖先的起源地和人类群体的迁徙历史。
六、预测个体疾病风险除了上述应用之外，高通量测序技术还可以用于预测个体疾病风险。
通过分析个体基因组序列中的遗传变异，科学家可以估计个体患某些疾病的风险。
2014-基因组学——最终版
基因组学题库一基因组学介绍1 基因组与基因组学基因组是指生物的整套染色体所含有的全部DNA序列，是生物体所有遗传信息的总和。
基因组学（Genomics）是以生物信息学分析为手段研究基因组的组成、结构、表达调控机制和进化规律的一门学科，研究对象是基因组结构特征、变演规律和生物学意义。
2 C质与C质悖论C值（C value)通常是指某一生物单倍体基因组DNA的总量。
C值悖论（C Value Paradox)：生物的复杂性与基因组的大小并不完全成比例增加。
3 人类基因组计划及其8个目标人类基因组计划(human genome project, HGP)是由美国科学家于1985年率先提出，于1990年正式启动的。
美、英、法、德、日和我国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组计划。
按照这个计划的设想，在2005年，要把人体内约10万个基因的密码全部解开，同时绘制出人类基因的谱图。
其8个目标：1）人类DNA序列（Human DNA sequence）；2）开发测序技术（Develop sequencing technology）；3）识别人类基因组序列变异（Identify human genome sequence variation）；4）功能基因组学技术（Functional genomics technology）；5）比较基因组学（Comparative genomics）；6）伦理、法律、社会问题（ELSI: ethical, legal, and social issues）；7）生物信息学和系统生物学（Bioinformatics and computational biology）；8）Training and manpower。
4 什么是宏基因组（metagenomics）？研究一类在特殊的或极端的环境下共栖生长微生物的混合基因。
生境中全部微小生物遗传物质的总和。
它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。
人类基因组变异数据库搭建思路分析
人类基因组变异数据库搭建思路分析概述人类基因组是由数以亿计的碱基对组成的DNA序列，它包含了人类所有的遗传信息。
人类基因组变异数据库是收集和整理人类基因组中发现的各种基因变异和多态性信息的重要工具。
通过构建人类基因组变异数据库，我们可以深入了解人类基因组的结构、进化和疾病相关性，为研究人类遗传学、疾病诊断和个体化医疗提供有力的支持。
数据库设计与构建1. 确定数据来源和质量控制：人类基因组变异数据库的建设需要收集各种来源的数据，包括科学文献、公共数据库以及研究实验室自己的数据。
在收集数据的过程中，需要进行严格的质量控制，筛除可靠性较低的数据，确保数据的准确性和可信度。
2. 数据整合与标准化：不同数据来源的数据格式、命名规则和注释方式可能存在差异，为了使数据库的数据能够互相对接和比较，需要进行数据整合和标准化工作。
通过制定统一的数据格式、命名规则和注释标准，将各种数据整合为统一的数据模式，方便用户进行查询和分析。
3. 建立数据表和索引：根据人类基因组变异的不同类型，可以设计建立多个数据表来存储相关数据，如SNP（单核苷酸多态性）、CNV（拷贝数变异）等。
在建立数据表时，需要为主键和索引字段设置合适的数据类型和长度，以提高数据的检索效率。
4. 数据存储与备份：人类基因组变异数据库所涉及的数据量庞大，为了保证数据的安全性和可用性，需要选择适当的数据库存储系统，并定期进行数据的备份和恢复。
常见的数据库存储系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
数据库功能与应用1. 数据录入与查询功能：数据库应提供数据录入和查询功能，研究人员可以将新发现的基因组变异数据录入数据库，并通过数据库查询功能检索已有的数据。
为了提高查询效率，可以通过设置条件查询和索引优化等方式提升数据库的性能。
2. 数据分析与挖掘功能：数据库中的数据可以被用于各种数据分析和挖掘任务，如基因多态性分析、基因频率分布、基因变异与疾病相关性等。
人类基因组测序参考序列
人类基因组测序参考序列人类基因组测序参考序列的形成是一个长期且复杂的过程。
在科技的不断进步与人类对基因研究的兴趣不减之际，人类基因组测序参考序列的建立为基因研究领域提供了宝贵的资源与工具。
本文将对人类基因组测序参考序列的形成过程进行一步一步的详细讲解。
首先，我们需要了解什么是人类基因组测序参考序列。
基因组是一个生物体内所有基因组成的集合，而基因是控制遗传信息传递和表达的单位。
人类基因组测序参考序列是指对人类基因组进行系统测序和分析后所得到的一套基因组序列信息，它在基因研究、疾病诊断与治疗以及人类起源和进化等方面具有重要的意义。
第一步是建立一个国际合作的人类基因组测序项目。
在1990年代初，人类基因组计划（Human Genome Project，HGP）被启动，这是一个由国际上许多科研机构合作实施的项目。
该项目的目标是对人类基因组进行高质量、高覆盖率的测序，建立人类基因组测序参考序列。
第二步是测序技术的选择与发展。
在1990年代初，测序技术还处于起步阶段，传统的链终止法测序速度慢且费时费力。
然而经过后续的技术进步，测序速度大大提高且成本大幅降低。
第三步是样本的选择。
为了建立一个基本全面的人类基因组测序参考序列，研究人员需要选择来自不同人种和族群的样本。
这样可以更好地代表全球人类多样性，增加该参考序列的普适性与适用性。
第四步是样本的分析与处理。
在测序之前，样本需要经过DNA提取和样本质量检测等处理步骤。
此外，还需要进行DNA文库构建、文库质检、文库测序和数据分析等流程，确保测序数据的质量和可靠性。
第五步是测序数据的整理和比对。
通过使用计算工具和软件，可以将测序数据与已有的人类基因组序列进行比对和整理，找出与已知基因组的相似性和差异性。
这一步的目的是识别和注释出人类基因组序列中的各种特征和元件，例如基因、调控区域和非编码RNA等。
第六步是不断完善和修订参考序列。
人类基因组是一个复杂的系统，其中存在一些变异和多态性。
人类基因组的比较分析
人类基因组的比较分析随着科技的不断进步，人类基因组的比较分析已经成为了当今生物医学研究中的一个重要领域。
通过比较不同物种基因组之间的异同，能够帮助我们更好地理解生命的本质，研究疾病的发生机制以及探索生命的起源和进化过程。
本文将探讨人类基因组的比较分析及其应用，从不同的角度探讨这个令人着迷的领域。
1. 基因组的比较分析方法基因组的比较分析主要是通过对不同生物个体基因组的序列进行比较，找出其之间的相似性和差异性。
常用的比较方法包括:（1）比较序列的相似性。
这是最基本的比较方法，可以用来确定两个不同个体之间基因序列的相似性程度。
通过比较相同区域的序列长度、碱基类型、序列位置等指标，可以评估它们的相似性。
（2）比较基因的结构。
除了看基因序列相似性之外，还可以比较基因的结构和功能。
可以通过比较两个基因的外显子、内含子、剪接位点等来评估它们的相似性和差异性。
（3）比较基因组的组成。
不同基因组的组成会存在很大差异，比如基因数目、基因密度、转座子数目等。
通过比较不同基因组之间的组成和结构，可以进一步探索不同物种生命的起源和进化。
2. 人类基因组的比较分析（1）人类基因组与猿类基因组的比较人类与猿类之间的亲缘关系一直是研究者关注的焦点。
通过对人类基因组与猿类基因组的比较，我们可以更好地理解人的起源和进化历程。
近年来，研究者通过对人类、黑猩猩等灵长类动物的基因组进行比较，发现他们之间的基因序列相似度超过99%。
其中，绝大部分变异都出现在非编码区域或者浅层的单核苷酸多态性(SNP)。
虽然人类与猩猩之间基因组序列的差异很小，但正是这些差异使得人类与其他猿类有了不同的性状和生理结构。
（2）人类基因组的功能注释与比较分析目前，人类基因组的大小估计约为3.2亿个碱基对，含有20,000-25,000个基因。
其中，只有2%的DNA序列编码蛋白质，其余则包括内含子、转录调节元件和重复序列等非编码区域。
随着对人类基因组的深入研究，越来越多的研究者开始注重其非编码区域的研究。
基因组变异检测概述（SNP、InDel、SV）
基因组变异检测概述（SNP、InDel、SV）首先，在开始之前我觉得有必要稍微科普缓冲一下，以便不使得不熟悉生物信息或基因组的客官们疑惑。
O(∩_∩)O！1.基因组：每个人都有一个基因组，这里的“基因组”并不只是“基因”的集合，基因是控制性状的遗传单元（什么是性状呢？性状也可以狭义的理解为个体的各种外在和内在特征，比如头发和眼睛颜色，高矮胖瘦，抵抗力强等），但是基因组所指的其实是我们的所有遗传信息，而不单单只是一些外在和内在特征，也包含很多目前而言不明其功能性（或者被认为无功能）的DNA序列。
其实说白了就是整一个的DNA序列！因而，基因也只是基因组的一个子集。
此外，需要特别指出的是，我们虽都为“人”，但人与人之间的基因组是不一样的（即是多态的），彼此之间都存在着一些差异，即使是和父母或是兄弟姐妹之间去比较。
这些差异也是造成我们彼此之间为何如此这般不同的一个重要原因。
而这些差异也是基因组多态性的来源。
2.Reads：这里的reads是一个基因组测序（对测序原理感兴趣的客官请猛戳：三代基因组测序技术原理简介）中的名词，指的就是一段特定长度的DNA片段，这个长度取决于测序仪的读长。
3. 变异是一个相对的概念，只有在彼此的比较中才有存在的意义。
目前关于人类基因组变异的讨论，都是以“人类基因组计划”中所组装出来的人类基因组作为参照物。
以下谈到的涉及比对过程所用的基因组指的就是这个人类参考基因组。
4. 以下常出现“序列”，指的都是DNA序列片段。
OK！简单的科普就此完毕，剩余的在后面碰到了再说明，以下进入正文。
摘要：人类基因组上的结构性变异研究对于基因组进化，群体多态性分析以及疾病易感性等方面的研究有着重要的意义。
第二代短reads高通量测序技术的发展在带来了测序成本降低的同时，这种短读长的测序方式也给人类的变异检测带来了很大的挑战。
这里我主要对当前常用的变异检测方法、软件以及他们各自的有确定做一个简要的小结。
最新HGVS基因突变命名规则速览
最新HGVS基因突变命名规则速览导读：随着二代测序技术临床应用的不断增加，越来越多与癌症发生发展密切相关的突变被鉴定出来。
将基因突变的结果更好地转化为实际临床应用，统一而通用的突变命名规则就显得尤为重要。
人类基因组变异协会（HGVS：Human Genome Variation Society）规则是目前学术界所公认的命名规则。
从不同的维度出发，相同的基因突变可以有多种不同的表现形式，例如，参考序列的不同、表现层次的不同（DNA、RNA或者蛋白质水平）都会导致突变的表现方式产生差异。
目前，通用的参考序列主要包括：基因组参考序列（以前缀“g.”表示）、cDNA参考序列（以前缀“c.”表示）、非编码DNA参考序列（以前缀“n.”表示）、RNA参考序列（以前缀“r.”表示）、蛋白质参考序列（以前缀“p.”表示）。
参考序列的选择非常重要。
在DNA水平描述突变时，内含子与相邻外显子的关系对于临床研究往往非常重要，为了能更好地阐明内含子的变异，通常会选择cDNA作为参考序列，这是因为以cDNA作为参考序列，能够更好的描述内含子中突变碱基与相邻外显子之间的关系。
另外，基因突变也常以蛋白质水平的变化进行描述。
结合临床常用的描述基因突变的参考序列，我们将会重点从cDNA层面以及蛋白质层面就不同突变的类型分别进行举例说明。
以cDNA为参考序列的突变表达方式•替换：指与参考序列相比，一种碱基被另一种碱基所取代；以符号“>”进行表示；如：c.123A>T，表示与参考序列相比，第123位的A被T所取代；•缺失：指与参考序列相比，一个或多个碱基缺失的现象；以“del”进行表示；如：c.2052delA，表示与参考序列相比，第2052位发生A的缺失；•插入：指与参考序列相比，一个或多个碱基增添的现象；以“ins”进行表示；如：c.5756_5757insAGG，表示与参考序列相比，在第5756 与5757位点之间插入了三个碱基AGG；•缺失插入：指与参考序列相比，一个或多个碱基被其他碱基所取代的现象，并且这种变异不包括替换突变、倒置以及转换突变；以“delins”进行表示；如：c.6775delinsGA，表示与参考序列相比，第6775位缺失了一个碱基，同时缺失的碱基被GA做取代；•重复：指与参考序列相比，包含一个或多个碱基的拷贝以插入的形式直接掺入序列中的现象；以“dup”进行表示；如：c.6_8dupT，表示从第6位到第8位发生了T的重复；此外，为了更好地理解内含子中碱基突变的表现形式，我们首先来了解一下DNA序列中各碱基所处的位置，如下图所示：核苷酸编码示意图在图中可以看出，从起始密码开始到终止密码为止，外显子序列的编号是连续的，而5'非翻译区、3'非翻译区以及内含子区的编码都是与外显子序列的编码密切相关的。
遗传学_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
遗传学_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关于Agouti小鼠，以下描述错误的是？答案:当ASP编码基因的调控元件发生低甲基化，可关闭基因表达，小鼠呈现黑色，并发症减少。
2.有些基因并非与其他基因协作，而是直接影响其他基因的功能，导致表型效应改变，这些基因被称为？答案:修饰基因3.相比正常二倍体，增加了一条染色体的个体(染色体组成为2n+1)称为？答案:三体4.由基因频率和基因型频率推测，以下哪个群体不属于平衡群体？答案:AA(20%); Aa(60%); aa(20%)5.乌龟的性别是由受精卵的孵化温度决定的，这种性别决定方式是属于？答案:环境性别决定6.以下关于关联分析的描述，错误的是？答案:有关联的非等位基因之间一定存在连锁关系。
7.平衡致死系是利用__________片段抑制交换，从而保证杂合状态在世代传递中不发生分离。
答案:倒位8.以下孟德尔遗传模式中，哪一种最符合“双亲表型正常，子女发病率为25%，且没有性别分布差异”这一特点？答案:常染色体隐性遗传9.常染色体上，半同胞婚配的近交系数为？答案:1/810._______指的是具有两个着丝粒的变异染色体。
答案:双着丝粒染色体11.马和驴杂交，得到的骡可育性极低。
这种现象属于？答案:受精后生殖隔离12.缺失造成的弧状结构的内部是______的染色体部分。
答案:正常13.真核生物基因的编码序列在染色体上的排列特点是？答案:不是连续排列的14.已知A与a、B与b、C与c这三对等位基因自由组合，基因型分别为AaBbCc、AabbCc的两个体进行杂交。
下列关于杂交后代的推测，正确的是？答案:表现型有8种，aaBbCc个体的比例为1/1615.在常染色体隐性遗传疾病中，野生型等位基因相对突变基因完全______，杂合子Aa表现为_____型。
答案:显性；野生16.1961年，法国分子生物学家Jacob和Monod提出了________，说明了大肠杆菌在环境因素的调控下，如何在转录水平改变结构基因的表达。
全基因组测序在遗传病检测中的临床应用专家共识(完整版)
全基因组测序在遗传病检测中的临床应用专家共识（完整版）遗传病是指由于基因或基因组的结构或功能改变所导致的疾病。
下一代测序（next-generation sequencing,NGS）是遗传病检测领域的一项革新性技术。
近年来靶向测序和全外显子组测序（whole exome sequencing,WES）得到广泛认可，逐渐成为辅助医生进行遗传病诊断的重要工具[1]。
这些检测手段尽管有效，仍然存在一些技术限制，特别是在检测结构变异（structural variations,SV）等方面。
全基因组测序（whole genome sequencing,WGS）有望进一步提升临床遗传检测的效能[2]。
WGS对受检者基因组中的全部DNA序列进行检测，较WES所覆盖的区域更广，不仅覆盖了几乎全部基因的外显子序列，也覆盖了内含子序列和基因间序列。
现在认为WGS可有效避免在对相关基因组区域进行靶向富集时产生的技术偏差，不仅可以检出单核苷酸变异（single nucleotide variations，SNV），还可以对SV进行分析，并常规性地对线粒体基因组（mitochondrial genome DNA,mtDNA）变异进行分析[2,3]。
同时其操作步骤相对简化，能更加快速地获得更完整的基因组信息。
因此，WGS 应用于临床遗传诊断有望提高诊断率，缩短诊断流程，节省时间及降低诊疗费用[4]。
由于WGS产生的数据涉及受检者的几乎全部遗传信息，其应用于临床遗传病检测需遵循医学伦理中的自愿、患者受益、不伤害和公平原则。
为了实现其应有的临床意义，并妥善处理检测可能带来的复杂遗传咨询问题，本共识列出了WGS作为遗传病诊断检测手段的关键特征，并在检测申请、检测及分析流程、报告及遗传咨询等方面给出建议，但其实施流程及效能验证的具体步骤不在本共识的涵盖范围。
本共识适用于以NGS技术为主的高覆盖度WGS（通常>40X）在遗传病临床诊断性检测中的应用，主要针对符合孟德尔遗传规律的基因或基因组疾病。
肿瘤基因检测的解读流程
从临床进入基因检测流程是入口，检测结果结合临床信息进行合理解读是出口，这一入一出之间需经历检测前临床咨询部分、实验室部分、信息分析部分、临床解读部分共四个环节。
其中的第四部分临床解读部分即是根据检测结果、患者信息、医生共识综合判断，临床和遗传咨询有效衔接、充分沟通，最终出具临床解读报告。
在做成临床解读报告之前，首先需要将解读的各个环节进行明确，包括解读的步骤流程，解读的技术细节。
这样才有可能真正的做到解读的规范化，使解读过程有据可依，有章可循，才能出具一份好的临床解读报告，基因检测才能更好的服务患者和临床医生。
从大的框架讲，基因检测数据解读可分为三个步骤：原始数据→分析数据、基于数据库的解读→与患者个体表征/临床病例结合的解读。
1、读懂原始数据将测序的原始序列数据（FASTQ）去除接头及低质量序列，经BWA软件比对至GRCh37/38（NCBI版本）或hg19/hg38（UCSC版本）人类基因组参考序列上，Picard 去除重复序列，使用GATK检测SNV与Indel变异，使用ANNOVAR进行变异注释。
最后获得一份.vcf文件（图1）。
Func.refGene：变异所处参考基因的功能区（exonic，intronic，UTR3，UTR5，splicing，upstream，downstream，intergenic）（此处的exonic特指外显子编码氨基酸区，不包括外显子的UTR区）Gene.refGene：变异所处参考基因名称（如果是基因间，则是两侧的基因）GeneDetail.refGene：非外显子区处于特定转录本中的具体位置（如果是基因间，则是距离两侧的基因的距离）ExonicFunc.refGene：外显子区的变异类型（frameshift insertion，frameshiftdeletion，stopgain，stoploss，nonframeshift insertion，nonframeshiftdeletion，synonymous SNV，nonsynonymous SNV），如果这一栏是一个“.”的话，就说明该变异不在外显子区AAChange.refGene：氨基酸水平的改变（同一个基因可能具有多个转录本，氨基酸改变的位置在不同的转录本中有可能不一样）经注释后的vcf文件还会包含如下信息：CLINSIG：该变异在ClinVar数据库中的临床意义（Benign，Likely benign，Uncertain significance，Likelypathogenic，Pathogenic，Drug-response）CLINDBN：该变异所引起的疾病名称CLINACC：该变异的登记号和版本号（VariantAccession and Versions）CLINSDB：该变异所引起疾病所在数据库名称CLINSDB：该变异所引起疾病所在数据库中的IDPopFreqMax：该变异人群中的最大等位基因频率1000_All：该变异在千人基因组计划数据库中的人群等位基因频率1000_AFR：该变异在千人基因组计划数据库中非洲人群的等位基因频率1000_AMR：该变异在千人基因组计划数据库中美国人群的等位基因频率1000_EAS：该变异在千人基因组计划数据库中东亚人群的等位基因频率1000_EUR：该变异在千人基因组计划数据库中欧洲人群的等位基因频率1000_SAS：该变异在千人基因组计划数据库中南亚人群的等位基因频率Snp138：该变异在dbSNP数据库中的IDCosmic70：该变异在癌症体细胞突变数据库COSMIC中的IDESP6500siv2_ALL：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的人群等位基因频率ESP6500siv2_AA：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的非洲裔人群等位基因频率ESP6500siv2_EA：该变异在美国国家心肺血液研究所的ESP6500数据库中的欧洲裔人群等位基因频率ExAC_All：该变异在ExAC数据库中的人群等位基因频率ExAC_AFR：该变异在ExAC数据库中非洲人群的等位基因频率ExAC_AMR：该变异在ExAC数据库中美国人群的等位基因频率ExAC_EAS：该变异在ExAC数据库中东亚人群的等位基因频率ExAC_FIN：该变异在ExAC数据库中芬兰人群的等位基因频率ExAC_NFE：该变异在ExAC数据库中非芬兰欧洲人群的等位基因频率ExAC_OTH：该变异在ExAC数据库中除已指定人群之外的人群等位基因频率ExAC_SAS：该变异在ExAC数据库中南亚人群的等位基因频率CG46：该变异在CG46数据库中的人群等位基因频率。