今天和导师闲聊关于这个话题很久,也没得出太多结论。先说一说我的观点:我认为如果仅限于“测序成本的降低”对“基因组学领域内“的影响,那么只能说比较有限。但是一旦考虑到对领域外科研、产业界再到更广泛的日常生活,其影响恐怕会逐渐扩大到无法估计。
对于基因组学研究,我认为不会有质的变化。原因是,在巨大的投入下,前沿科学研究是可以不计成本的,尤其对于本领域的核心技术。
当下个人基因组测序是约5000USD的情况下,那么想要知道降100倍会怎么样,可以参考以前成本更高时的状况,通过比较自然能得出部分结果。
大约20年前还没有illumina等高通量测序技术的时候,人类基因组的测序预算约为1美元/碱基,一个基因组要30亿美刀。当时甚至在美国各地建立了基因组测序工厂,雇佣了上千名员工,用五年时间来测一个基因组。
当第一个人类基因组序列完成的时候,还没有高通量测序技术。而如今我们的人类基因组参考序列(hg19),几乎都是来自于那一次测序。
到了2005年前后,第二代测序技术开始涌现出来。这下成本一下子下降几万倍啊!那么它们带来了什么影响?首先是千人基因组计划(1000 Genomes Project),既然便宜了上万倍,那么”给你少一点预算,再去测一千个来看看“是一个很容易想到的事。然后是带动生物信息学的发展,这个也很好理解,数据一下子爆炸了,需要更高效地分析比较来挖掘得到更多深层次的结论,比如SNP啊,单倍型啊等等。这些影响持续至今,已经变成基因组学研究的主流。
如果测序成本进一步降低至500RMB,也不过近百倍,所以可预测的影响是很有限的:不会超出上一段所提到的两方面。具体的来讲,一方面,能测得更深更广。比如,一个国家政府就可以轻松承担一个千人或者万人基因组计划;我们可以把常见动植物统统拿来测一遍;把一个动物或人每隔一段时间就测一下基因组和转录组,看看时序性差异……另一方面,充足的数据将推动生物信息学研究从个体走向群体,从群体走向群体间。比如,把一个科里的所有属的代表物种都测了,就可以推算出这些属之间在进化上的关系;结合人类学研究一下人类起源;功能基因组学等等……
进一步地讲,基因组学中很多前沿的问题不是单单靠测序成本的降低就能解决的。比如另一位答主提到的非编码RNA。现在以平均5000USD的成本,我们已经得到了上千个个人基因组序列。理论上来讲,数据量足够我们鉴定并标记出绝大多数未知的非编码RNA,但为什么我们现在还做不到?是因为我们对非编码RNA缺乏认识。反观编码蛋白质的基因,我们有着充分的认识,从序列结构的共性(三碱基的密码子、内含子和外显子、启动子以及转录因子结合域)以及功能(蛋白质相关的研究)。这些认识大多来自于上世纪60年代开始遗传学、分子生物学等其他领域研究的结晶。在人类基因组计划启动前,科学家已经对各个物种上万个基因逐个克隆到载体上进行过研究。所以,要先在分子水平把基因从结构到功能研究清楚了,我们才有资格提出研究基因组(组这个字要大写)。所以,想要研究非编码RNA,第一步是把它们一个个作为个案来仔细研究,而不是上来就高通量。同样地,染色质三维重构、单细胞基因组学等前沿方向的瓶颈统统不是测序成本。
综上所述,一个领域的发展不仅需要领域内核心技术的突破,更需要相关领域的积淀来推动。
文/冰雪奇缘
来源:知因