生物信息学研究进展之人类基因组拷贝数变异与复杂疾病
随机基因突变和拷贝数变化对人类复杂疾病的贡献
随机基因突变和拷贝数变化对人类复杂疾病的贡献人类复杂疾病涉及许多基因的相互作用，其中一些遗传变异可能在疾病风险中发挥重要作用。
其中包括随机基因突变和拷贝数变化，这些变化已成为人类复杂疾病研究的热点和难点。
随机基因突变指的是不依赖于遗传物质的环境因素导致的基因序列的变异。
这些突变可能是单核苷酸变异，即使一个碱基序列发生错配。
此外，它还可能是缺失或插入一些核苷酸，或者复杂的结构变异，如基因倒位、基因重复和转座元件插入等。
随机基因突变是普遍存在的，与人类复杂疾病的产生密切相关。
拷贝数变化指的是某个基因或某些基因重复拷贝的数量变异。
这些重复拷贝可能是高度可变的，同时受许多环境和遗传因素的影响。
拷贝数变异的重要性在于它们被证明与人类疾病的发生密切相关，尤其是精神障碍和神经发育异常。
随机基因突变和拷贝数变化不仅在遗传水平上影响人类组织和器官系统的正常功能，而且还影响了人类的认知和行为。
例如，近年来有研究表明，随着癌症的发展，肿瘤基因变异随机发生的速度变化非常迅速。
这使得维持正常的遗传稳态和避免维持恶性细胞群体变异的挑战变得非常困难。
在人类精神障碍研究中，拷贝数变异也被证明与某些疾病类型相关。
例如，17q21.31的微小删除和重复被发现与孤独症、智力障碍和精神分裂症的发生有关。
虽然基因变异的作用还有待进一步研究，但它们被普遍认为是与人类疾病的发生紧密相关的。
此外，某些随机基因突变和拷贝数变化也可能是治疗人类复杂疾病的目标。
例如，近年来，研究人员已经开始探索一种称为CRISPR的新型基因编辑技术，它可用于改变基因序列的特定部分，以治疗某些疾病。
这种新型技术被广泛研究，几乎可用于治疗各种人类疾病。
总之，随机基因突变和拷贝数变化对人类复杂疾病的贡献是非常重要的。
虽然它们在疾病研究中的作用还需要进一步探索和理解，但这些变异的获得很可能是影响人类疾病风险的关键因素。
人类基因组学的研究进展与应用前景展望
人类基因组学的研究进展与应用前景展望随着科技的快速发展，基因科学日益成为人们关注的热点。
基因是人类身体构成和功能实现的重要基础，而人类基因组学的研究侧重于对人类基因组的解析和理解，以期为疾病的治疗和个性化治疗提供更好的远景。
本文将重点介绍人类基因组学的研究进展和应用前景展望。
一、人类基因组学的研究进展人类基因组是指所有的DNA序列，包括编码基因和非编码区域。
通过大规模DNA测序技术以及计算生物学手段，可以对人类基因组进行全序列的解析和研究。
1. 基因组测序技术的不断升级随着高通量测序技术的快速发展，人类基因组的测序速度和质量得到了大幅度提高。
当代的测序技术已经从最初的Sanger测序逐渐演变到放大和直接测定人类基因组，其速度和精度显著提高。
同时，新一代基因组测序技术，如单分子测序、纳米孔高速测序、第三代基因组测序等，也在不断提高人类基因组学的研究效率。
2. 遗传学的深度研究人类基因组的变异是造成个体差异的主要原因之一，而遗传学研究着重于探究这些变异的原因和机制。
人类遗传学可以研究单基因遗传病、复杂疾病等遗传现象。
在单基因遗传病的研究方面，人类基因组学已取得了较大的进展，如囊性纤维化、癌症、唐氏综合征等疾病的致病基因已经鉴定或部分鉴定。
针对复杂疾病，人类基因组学的研究正层出不穷。
3. 高分辨率基因组学技术的发展基于大规模的基因单核苷酸多态性（SNP）基因芯片、CNV （Copy number variation，拷贝数变异）分析和基因关联分析（GWAS），人类基因组学可以实现更加高分辨率的基因组浏览，这对某些高频复杂疾病的发生有一定的研究意义。
此外，其他高通量技术的发展，如单细胞转录组学、单细胞蛋白质组学和单细胞结构组学，也在向人类基因组学的精细化方向推进。
4. 基因编辑技术的突破CRISPR-Cas9是目前最常用的基因编辑技术之一，已被广泛应用于基因组工程和制药等领域。
通过“剪切-取代”或“剪切-关闭-注册”的原理，CRISPR-Cas9在基因组编辑方面具有极高的效率和精度。
基因组拷贝数变异及其突变机理与人类疾病
综 述
基 因组拷 贝数 变异 及其 突变机 理 与人 类疾病
杜仁骞 ， 力 １， 金 ， ，张锋 ２ ３ ，
１ ．复 旦大 学生命 科学 学 院现代人 类 学教育 部重 点实 验室 ，上海 ２ ０ ３ ０４ ３
２ ．复 旦大 学生命 科学 学 院遗传 工程 国家重 点实 验室 ，上海 ２ ０ ３ ； ０４ ３
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｃ ｐ ｕ ｅ ａｉｔ ｎ（ＮＶ）ｓ ｈ ｉ ｐ ｆ ｔ ｃ ｒ ａｉｉｎ（ｖ ｃｕｅ ｙｇｎ ｍｉ ｒａｒｎ ｅ ｎ， ｓｒ ｃ ： ｏ ｙｎ ｍｂ ｒ ｒ ｉ Ｃ ｖ ａｏ ｉｔｅｍａｎｔ ｅｏ ｒ ｔ ｅｖｒ ｔ ｓ ） ａ ｓｄｂ ｅｏ ｃ ｅｒ ｇ ｍｅｔ ｙ ｓｕ ｕ ａｏ ａ
ｒｃ ｇ ｉ ｄａ ｎ ｆ ｈ ｉ ｇ ｎ ｔ ａ ｔｒ ｕ ｄ ｒ ｉｇ ｈ ｍａ ｉ ａｅ ． ｈ ｔ ｉｎｒｔ ｐ ｒｌ Ｕ ） ｆ ＮＶ ｉ ｍｕ ｈ ｅ ｏ ｎｚ ｓｏ ｅｏ ｅ ｅ ｔ ｍａ ｅ ｅ ｃｆｃ ｓ ｎ ｅｌ ｎ ｕ ｎｄ ｓ ｓ ｓ Ｔ ｅｍｕａ ｏ ｅ（ｅ Ｃ Ｓ ｏ ｎ ｉ ｏ ｙ ｅ ｔ ａ Ｏ Ｃ ｃ Ｓ
２ Ｓａｅ ｙ ａ ｏａｏ Ｇ ｎ ｔ ｇｎ ｅｉｇ Ｓ ｈ ｏ Ｌ ｅＳ ｉ ｃｓＦｕａ ｎｖｒｉ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ４ ３ Ｃ ｉａ ．ｔｔ Ｌ ｂ ｒ ｔｒ ｏ ｅ ｅｉＥｎ ｉｅｒ ，ｃ ｏ ｌ ｉ ｃｅ ｅ， ｄ ｎＵ ｉ ｓｙ Ｓ ａｇ ａ ０ ３ ， ｈｎ ； Ｋｅ ｙｆ ｃ ｎ ｆ ｏ ｆ ｎ ｅ ｔ ２ ３ Ｉｓｉ ｔｓｆＢｏ ｄｃ ｌ ｃ ｎ ｅ， ｄ ｎＵ ｉｅｓｔ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ０ ２ Ｃ ｉａ ．ｎｔｕｅ ｉｍｅ ｉ ｉ ｃｓＦｕａ ｎｖｒｉ Ｓ ａ ｇ ａ ０ ３ ， ｈｎ ｔ ｏ ａＳｅ ｙ ２
如何利用生物大数据技术研究基因拷贝数变异
如何利用生物大数据技术研究基因拷贝数变异基因拷贝数变异是指在一个基因组中，某个基因的拷贝数目发生变异的现象。
这种变异形式广泛存在于人类和其他生物的基因组中，并且与一系列遗传性疾病和复杂性疾病的发生和发展密切相关。
利用生物大数据技术进行基因拷贝数变异的研究，可以帮助我们深入了解基因组的结构与功能，从而为疾病的预防、诊断和治疗提供重要的科学依据。
一、生物大数据技术的意义生物大数据技术是指利用高通量测序和现代信息技术手段来获取、存储和分析大规模的生物学数据的技术。
它可以帮助科学家从整体上理解生物体的基因组结构和运作机制，揭示基因与疾病之间的关联性，为疾病的防治提供理论指导和实践应用。
采用生物大数据技术进行基因拷贝数变异研究，具有如下优势：1.高通量测序技术可以同时获取大量基因组信息，大幅度提高基因拷贝数的测定速度和准确性。
2.信息技术的快速发展为存储和处理庞大的生物数据提供了有效的手段，为基因拷贝数变异的分析和解读提供了强有力的支持。
3.生物大数据技术可以帮助研究者在更大规模的样本中挖掘潜在的基因拷贝数变异，从而提高疾病相关基因的发现率。
二、基因拷贝数变异的研究方法利用生物大数据技术进行基因拷贝数变异研究，一般包括以下几个步骤：1.数据获取：通过高通量测序技术获取基因组DNA样本的测序数据。
这些数据可以包括不同组织或个体的外显子、全基因组或全外显子组的测序数据。
2.数据处理：利用生物信息学工具对获取的测序数据进行处理和清洗，去除测序错误和低质量的数据，提高数据的准确性和可信度。
3.拷贝数变异检测：基于测序数据，采用拷贝数分析算法对基因组中的拷贝数变异进行检测和标注。
这些算法可以根据数据的不同特征，如测序深度、基因组比对率等，进行差异性分析，确定拷贝数变异的位置和类型。
4.结果解读：通过生物信息学工具和数据库，将拷贝数变异的结果与已有的基因组注释和功能信息进行比对和解读。
这些注释和功能信息可以包括基因的功能、表达模式和相关疾病的关联性等。
基因组变异与复杂疾病的遗传因素解析
基因组变异与复杂疾病的遗传因素解析近年来，人类基因组的研究已经得到了前所未有的发展，基因变异与人类复杂疾病的关联逐渐被揭示。
在人类基因组的研究中，单核苷酸多态性（SNP）是最常见的基因变异形式，其在复杂疾病的研究中发挥着至关重要的作用。
基因组变异与复杂疾病的遗传因素解析是一个非常庞杂的工作。
当前，大规模群体基因组学是研究基因组变异与复杂疾病的主要方法，其在最近几年取得了重大突破。
随着研究的深入，人们认识到基因组变异不只是单个位点的变异，还涉及到基因重排和拷贝数变异等形式。
这些变异形式会对人类的生理功能产生重要影响，并与许多复杂疾病的发生有关。
在探讨基因组变异与复杂疾病之间的关联时，我们不得不提到基因突变。
相对于正常序列，基因突变指的是发生在基因池中的某个突变。
这些突变可能只影响一个蛋白质的结构或功能，但也可能对整个生物体的发育和生长产生深刻影响。
对于复杂疾病的发生，基因突变的作用从未受到低估。
近期研究表明，基因突变在许多复杂疾病中都起了重要作用。
随着技术的不断进步，人类已经能够对基因组变异进行全面的检测。
而这项技术被广泛应用于研究目前尚未完全解释的复杂疾病，比如糖尿病、高血压、癌症和心血管疾病等。
通过全面检测变异位点，人们逐渐了解了基因组变异与这些疾病之间的关联。
研究表明，人类基因组中大约有1000万个SNP和几千个拷贝数变异位点。
目前，人们正在密切关注SNP和拷贝数变异位点与特定疾病之间的联系。
通过这些研究，人们已经充分证实了SNP和拷贝数变异与一个人患上某种疾病的概率之间存在着重要的关联。
比如，在研究中发现，糖尿病患者的基因组中有一些SNP会影响胰岛素分泌或下降的速度，从而增加患糖尿病的风险。
除了SNP和拷贝数变异以外，基因组中的结构变异也是基因组变异的一种形式，其包括基因重排、插入、删除和倒大段等。
研究表明，这些结构变异对疾病的发生和发展具有重要影响。
比如，重复序列被认为是调节元件，因此，与某些疾病相关的转录因子的SNP和结构变异可能在某些人群中会明显增加疾病的发生风险。
基因组拷贝数变异与人类疾病的关系
基因组拷贝数变异与人类疾病的关系近年来，随着科技的不断发展和基因组研究的深入，一个新的概念——基因组拷贝数变异（Copy Number Variations，简称CNV）逐渐被科研工作者所重视。
基因组拷贝数变异指的是DNA分子中基因的复制数目发生变化。
这种变异会引起基因水平的变化，进而导致个体表型差异的产生。
就如同基因突变一样，基因组拷贝数变异在人类的起源和进化过程中具有重要意义。
同时，这种变异形式在人类疾病的发生和发展过程中也扮演了重要的角色。
在人类基因拷贝数变异的研究中，基因组大片段拷贝数变异是其中一个研究的重点。
人类基因组大片段拷贝数变异是指时长数千到数万个碱基对的连续DNA序列在基因组中的拷贝数出现变异。
这种变异与单基因疾病、复杂疾病和某些疾病易感性具有关联。
例如一些孟加拉国家庭患有先天性弯曲症，就被证实是由于基因组拷贝数变异的存在所造成的。
此外，基因组拷贝数变异与智力、性格、行为、心理疾病等有关。
例如，精神分裂症的发生就与体细胞CNV有关。
由于基因组拷贝数变异在个体表型表达的影响可能会加重或减轻疾病的临床表现，因此其在临床诊断和治疗中也具有重要的意义。
基因组拷贝数变异的诊断对疾病的研究有着重要的意义。
以高通量基因芯片为例，它能够在一个芯片上分析至多60000种基因组拷贝数变异，帮助医生诊断疾病。
临床领域发现，许多的某些病人伴随有所谓的“未知原因”的疾病，基因组拷贝数变异的研究有助于寻找新的遗传基础。
如此，对基因组的拷贝数变异的研究和理解，对于人类疾病的检测、预防和治疗具有重要意义，也有助于揭示人间遗传和生命的奥秘。
总的来说，基因组拷贝数变异对人类的影响极大。
基因组拷贝数变异的研究，已然成为基因组学和遗传学中的一个崭新和热门领域，在人类起源、进化以及疾病研究中具有重要地位。
作为科学家和医学人员，我们需要深入理解这种变异形式，进而在临床诊断和治疗等方面加以应用和引用。
仅此，才能为人类的生命健康和健康的未来发展作出更具体的贡献。
拷贝数变异(CNV)的概念和影响
拷贝数变异（CNV）的概念和影响拷贝数变异（CNV）是指基因组中在一些个体中重复或缺失的DNA片段，它们通常大于1 kb，可以涉及一个或多个基因。
CNV是一种常见的基因组变异，它们在人类基因组中占据约12%的区域，影响约4400个基因。
CNV可以通过不同的机制产生，如不对称的同源重组、非同源末端连接、转座等。
CNV可以影响基因的表达水平、功能和相互作用，从而导致不同的表型和性状。
CNV与许多人类疾病有关，如癌症、神经退行性疾病、自闭症等。
CNV的检测方法和挑战CNV的检测方法主要有两类：基于芯片的方法和基于测序的方法。
基于芯片的方法是利用微阵列芯片或SNP芯片对基因组进行杂交分析，根据信号强度的变化推断CNV的存在与否。
基于测序的方法是利用高通量测序技术对基因组进行测序分析，根据覆盖度或连接信息推断CNV 的位置和大小。
CNV的检测方法面临着一些挑战，如：•基于芯片的方法只能检测到比较大的CNV（>10 kb），而且受到芯片设计和分辨率的限制。
•基于测序的方法需要大量的计算资源和复杂的算法，而且受到测序深度和质量的影响。
•不同方法之间存在一定的差异和不一致，需要进行标准化和整合。
•CNV与性状之间的关联分析需要考虑多种因素，如遗传背景、环境因素、表观遗传修饰等。
CNV在英国生物数据库中的新发现在一项新的研究中，来自美国布罗德研究所、布莱根妇女医院和哈佛医学院的研究人员开发出一种计算方法，在英国生物数据库（UK Biobank）中检测到1500万个CNV，比以前对相同数据的分析结果多出六倍。
英国生物数据库是一个包含了50万名志愿者的健康和遗传信息的大型数据库，它为研究人员提供了一个研究人类性状和疾病风险的宝贵资源。
研究人员使用了一种名为cnv-scan（copy-number variant scan）的计算方法，它可以利用英国生物数据库中已有的SNP芯片数据来检测CNV。
cnv-scan方法具有以下几个特点：•它可以检测到比较小的CNV（<10 kb），并且可以区分单拷贝变异（SCN）和多拷贝变异（MCN）。
tcga 计算拷贝数变异
标题：TCGA中的计算拷贝数变异引言：癌症是一种复杂的疾病，其发生和发展涉及到基因组的许多变异。
在过去的几十年里，人们对癌症的研究取得了重大突破。
其中，TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目为我们提供了大量的基因组数据，帮助我们更好地理解癌症的分子机制。
计算拷贝数变异是TCGA项目中的一个重要研究内容，本文将详细介绍这一主题。
一、什么是拷贝数变异？拷贝数变异是指基因组某一区域的拷贝数发生改变，导致基因组中特定基因的拷贝数异常。
正常情况下，某一基因的拷贝数应该是稳定的，但在癌症等疾病中，拷贝数变异往往会导致基因功能的异常，进而影响细胞的正常生理活动。
二、TCGA项目中的计算拷贝数变异1. 数据来源：TCGA项目收集了大量的癌症患者样本，并通过使用DNA测序技术获取了这些样本的基因组数据。
这些数据包括了拷贝数变异的信息，为研究人员提供了研究拷贝数变异的基础。
2. 数据处理：为了准确地计算拷贝数变异，研究人员首先需要对原始数据进行预处理。
这包括去除噪声、校正测序偏差等步骤，以确保后续分析的准确性。
3. 拷贝数估计：在数据预处理完成后，研究人员可以利用各种算法来估计每个基因的拷贝数。
常用的算法包括read-depth方法和比较杂交方法。
这些算法可以根据基因组中不同区域的测序深度或杂交信号强度来推断拷贝数。
4. 数据分析：拷贝数变异的分析可以帮助研究人员发现与癌症相关的潜在基因。
通过比较癌症样本与正常样本之间的拷贝数差异，研究人员可以确定哪些基因在癌症中发生了拷贝数变异。
这些基因可能与肿瘤的发生和发展密切相关。
5. 功能注释：拷贝数变异分析的结果往往需要进行进一步的功能注释。
研究人员可以利用基因功能数据库和生物信息学工具来分析拷贝数变异的功能影响，如基因表达水平的改变、功能通路的变化等。
三、计算拷贝数变异的应用和意义1. 癌症分型：通过计算拷贝数变异，研究人员可以将癌症分为不同的亚型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2008年8月的一项研究发现，克罗恩病和IRGM基因 （与对抗侵入性细菌有关）上游区域20,000碱基对的缺 失之间存在相关。
2008年9月的一项研究证实了早先的发现，表明在 22号染色体的一个区域有长度为3百万碱基对缺失的人三 成患有精神疾病，像自闭症和精神分裂症。
2009 年 1 月 另 有 研 究 发 现 ， 体 重 指 数 和 一 个 称 为 NEGR1的基因中45,000个碱基对缺失具有很高的相关性， 这个基因影响调节饥饿感和代谢的下丘脑的神经生长。
What makes humans unique?
美国科学家对比研究了人类和其它灵 长类动物的基因组，发现这可能是因为 人类某些基因的拷贝数与其它动物有很 大不同。
这一发现将有助于人们对疾病、寿命 等展开更深入的研究。相关论文发表于 2007年7月31日的Genome Research上。
以前的报道认为，CNVs之所以普遍存在是因为它对人 类的健康和进化有益。
生物信息学研究进展
拷贝数变异(CNVs)
(1860-1902年)
安妮-琼斯是美国一位长 有大胡子的女子，她是巴尔 努穆杂技团的亮点人物。
成年之后，她成为美国 最著名的“胡须女子”，并 作为杂技团“畸形人”的代 言人。她曾在俄罗斯进行巡 回表演，并以耶稣形象作为 绘画模特。
后期琼斯成为一位音乐家， 1902年，琼斯死于肺结核。
典型地，假如一个基因组含有某个基因的三份拷贝， 而不是正常的两份（分别来自父母），那么细胞就会用三 份拷贝都来生产、达并非总是如此，细胞不管怎样 还是维持正确的量；CNVs对调控另外的基因表达的DNA 区域有影响，使问题更加复杂。
尽管如此，科学家们已经将CNVs和一些复杂的疾病联 系起来。
研究人员还确定了染色体中一些基因复制和基因缺失 特别活跃的区域。表明，这些复制和缺失是一把双刃剑， 它能为进化提供多种可供选择的变异，但也很容易导致疾 病。
目前研究表明：有大量的DNA片段在拷贝数上有很大 的变异，这些DNA片段的大小从数千到数百碱基不等。这 些CNVs包含拷贝数改变的基因。
例如，那些过去认为 每对染色体上存在2 个拷贝数的基因，现 在发现是1个拷贝，有 时是3个甚至3个以上， 在少数罕见的情况下 这些基因还会一起缺 失。
根 据 CNVs 的 遗 传 和 组 成 形 式将CNVs分为5类： 1、 缺失； 2、扩增； 3、同一位点并发的缺失与
2006 年 研 究 人 员 又 进 行 了 更 高 分 辨 度 的 CNVs 研 究 ， 对 270个人的DNA分析发现，平均每人有47个拷贝数变化。而 且，研究人员在2007年对遗传学的先驱克雷格·文特尔的基因 组测序发现有62个拷贝数变化。显然，“所谓的完美基因组并 不是常态” 。
科学家仍在试图破译这些变异，大部分是遗传的，究 竟如何影响身体？
目前，经北京协和医科大学遗传学家张学研究发现，造
成“毛人”现象的原因很可能是DNA染色体的拷贝数变 异。
什么是拷贝数变异？
拷贝数变异(Copy Number Variation，CNV) 是由基因组 发生重排而导致的，一般指长度为1 kb以上的基因组大片段 的拷贝数增加或者减少，主要表现为亚显微水平的缺失和重 复，是基因组结构变异的重要组成部分。
20年后，一个法国研究人员在显微镜下研究人类染色体， 发现CNVs是21-三体综合征的病因：患者多了一份21号染色体。 显然，CNVs是罕见的且往往是疾病的直接原因。
然而在2004年，情况发生了变化。两个研究小组发表了首 个全基因组CNVs图。表明基因数量变异实际上是相当常见的： 两个小组均发现，平均每个人就有约12个拷贝数不平衡。这些 文章出来后，一切都倒了过来。
现在更多的分析研究则认为，CNVs之所以持续存在是 因为它在基因组进化中无法被淘汰。
了解CNVs是如何产生，并且知道如何选择作用于它的 方式，有助于我们理解CNVs在基因组进化和人类疾病发生 中的作用。
图：与人类的相比，不同灵长类动 物的特定基因拷贝数有的增加（红 色），有的减少（绿色）。
（ 图 片 来 源 ： Dumas et al., Genome Research。）
扩增； 4、多等位基因位点； 5、复杂难以描述的位点。
一般来说，在人类基因组中，扩增比缺失更为常见，而且覆 盖的范围更加广泛，这主要是由于大片段的染色体缺失通常会 造成十分严重的表型后果，甚至可能会导致携带该变异的胎儿 致死，因此很难在进化中保留下来。
1936年美国遗传学家卡尔文·布里奇斯（Calvin Bridges ） 发现遗传了双份的Bar基因的果蝇会发育出非常小的眼睛，他 因此发现了CNVs对性状的影响。
“毛女”朱莉娅-帕斯特罗娜 (1834-1860年)是历史上 最著名的“大胡子女士”。被世界医学界最权威的学术刊 物之一的《柳叶刀》称为一个“诡异的人”。
中国的许震寰被吉尼斯纪录收为 “世界上毛发覆盖最多的人”，全 身 毛 发 覆 盖 率 达 96% ！ 他 的 名 字 也 是因为其出生“震惊寰宇”而取的。 目前，许震寰是一位摇滚歌星，并 在歌坛小有成就。
也称：拷贝数多态性（copy number polymorphisms， CNPs) 。
人类基因组是由包括60亿个化学碱基（或者称为核苷 酸）的DNA组成的，并被包装到23对染色体中，每对染色 体都是一条来自父代，一条来自母代。这些DNA编码大约 3万个基因。
希尔伯特曲线
首张人类基因组立体结构图
过去通常认为基因在基因组 中是以2个拷贝的形式存在,,,
“毛人”们
现代医学已经证明，“毛 男”“毛女”并不诡异，他们只 是患上了一种叫做“先天性全身 多 毛 症 ” （ congenital generalized hypertrichosis ， CGHT），也称“狼人综合症”。
患狼人症的印度三姐妹
CGHT是一种极其罕见的身体机能失调病种，其遗传率 也很高。虽然科学家们并不确定目前世界上有多少这样的 “毛人”，但在中国就至少有30个这样的案例。