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Cell:首次完成单个人精子全基因组测序

来源:生物谷 2012-07-23 09:35

来自美国斯坦福大学的研究人员已测序了来自一名男人的91个精子的全基因组序列。这一结果有助于人们了解一个人身上自然发生的基因突变,也是第一次对人生殖细胞的全基因组序列进行测序。相关研究结果于2012年7月20日发表在《细胞》期刊上。

鉴于一种被称作重组的自然过程确保婴儿携带他或她的4个祖父母DNA经混杂后产生的遗传物质,因此对精子细胞进行测序特别令人感兴趣。在此之前,科学家们不得不依赖人群遗传研究来估计重组在单个精子细胞和卵细胞中发生的频率以及所涉及的基因混合程度。

这项新研究证实之前的基于群体的估计在大多数情况下都是非常准确的:平均而言,样品中的每个精子细胞经历大约23次重组,或者说混合事件。但是单个精子细胞在基因混合程度、数量和自发性基因突变所产生的严重性上存在很大的差异。

人体大多数细胞拥有两套染色体,因每套含有23条染色体,也被称作二倍体细胞。在减数分裂期间,母细胞只分配23条染色体到精子细胞(男性)或卵细胞(女性)中,同时也发生重组事件。当精子细胞与卵细胞融合时,由此产生的受精卵再次拥有全部DNA。

在这项新研究中,来自斯坦福大学的Jianbin Wang、Barry Behr博士和Stephen Quake博士从一名40岁男性体内分离出91个精子,并首次对它们进行测序。这名男性的精液样品看起来是正常的。而且他的全基因组序列(获自他的二倍体细胞)之前已被高精度测序过。研究人员然后比较了这名男性的精子基因组序列和他的二倍体细胞基因组序列。他们能够观察到,单倍体精子细胞染色体中哪些地方发生重组。

研究人员也在每个精子细胞中鉴定出25到36个新的单核苷酸突变,这些突变在这名男性的双倍体细胞基因组中并不存在。这些随机突变是产生遗传变异的另一种方式,但是如果它们在基因组特定位点发生,那么它们能够产生有害的影响。

值得关注的一点就是,在这种测序过程中,单个精子细胞被破坏,这就意味着它们不能被用于受精。然而,这项研究中描述的单细胞测序能够潜在地被用来诊断男性生殖障碍,同时它也可能能够被用来理解男性生育力。(生物谷:Bioon.com)

本文编译自Study first to determine entire genetic sequence of individual human sperm

Genome-wide Single-Cell Analysis of Recombination Activity and De Novo Mutation Rates in Human Sperm

Jianbin Wang1, 5, H. Christina Fan1, 5, 6, Barry Behr2, Stephen R. Quake

Meiotic recombination and de novo mutation are the two main contributions toward gamete genome diversity, and many questions remain about how an individual human’s genome is edited by these two processes. Here, we describe a high-throughput method for single-cell whole-genome analysis that was used to measure the genomic diversity in one individual’s gamete genomes. A microfluidic system was used for highly parallel sample processing and to minimize nonspecific amplification. High-density genotyping results from 91 single cells were used to create a personal recombination map, which was consistent with population-wide data at low resolution but revealed significant differences from pedigree data at higher resolution. We used the data to test for meiotic drive and found evidence for gene conversion. High-throughput sequencing on 31 single cells was used to measure the frequency of large-scale genome instability, and deeper sequencing of eight single cells revealed de novo mutation rates with distinct characteristics.

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