有勁的基因資訊

     Single Molecule Real-Time (SMRT) sequencing發展至今，的確在讀長方面相當優勢 (約 5K-10Kbp)，但是在定序價格無法降低的情況下，許多狀況並不合適完全取代次世代定序儀，例如：metagenomics 的定序。近年，10X Genomics 導入這套系統甚至可以產生 50 Kb 組裝後序列，但原理細節對外部並沒有公布，而 Illumina 也增加了一種新的 library 製備方式來獲得近似第三代定序儀讀長的結果，商品名稱為 TruSeq synthetic long read (TSLR) technology。這項技術使用過去 BAC library 這常用來研究物種基因體的觀念，將龐大複雜的基因體切割成許多小部份，只不過每一小部份相較於 BAC，insert 增加至 Kb 以上的單位來做次世代定序。

    目前常見的兩種 Long fragment reads library 製備方式，均不需要真的 cloning放入細菌載體中複製，但會將 Kb 為單位的片段打碎後掛上各自的 barcode，再藉由後端解讀barcode，將定序的資料重新分群後以 Kb 為單位組裝，重現近似第三代定序儀讀長的結果。無庸置疑的，在定序未知物種基因體的 de novo assembly 上相當的有幫助，尤其是能跨越重覆序列 (repeat sequence) 來幫助組裝，除此之外，由於多數物種基因體為多倍型染色體，例如：人類是二倍體 (Diploid) 生物，幾百 base-pair 的讀長有時可能無法正確判斷基因座落在何條同源染色體上，如今，這項技術應用在人類染色單倍體分類 (Haplotyping) 研究，甚至能追溯親代基因型的遺傳。

美國密西根大學的Hovelson等人與ThermoFisher的研究人員，合作開發了一個專門用於癌症研究以並且可以提供相關用藥資訊的檢測方式  (Oncomine Comprehensive Panel, OCP)，此檢測方式已經在次世代定序平台 Ion PGM上進行了驗證，相關內容已經發表在2015年4月《Neoplasia》期刊上。 為了收集各種變異資料  (SNV, insertion, deletion, copy number alternation, fusion driver)，研究團隊利用Oncomine 資料庫以及COSMIC資料庫的內容來尋找與癌症相關的基因變異，如下圖所示：

NGS技術中，降低錯誤率一直是很重要的一個環節。尤其是在癌症領域、法醫鑑定、遠古生物的基因體學、cell free DNA應用、metagenomics應用等領域，目標就是要正確地偵測到頻率很低的變異點位。也因此在實驗方法上如果會造成非特異性的錯誤率太高，就會無法正確的將非常稀有的變異點位找出來，這樣的點位會淹沒在非特異錯誤之中。

在2012年，Quail, M. et al. 曾經測試了當時各種定序平台的錯誤率，在當時，illumina 定序平台之隨機錯誤率基準值在0.1~0.5% 之間，而其他定序平台則在>1%。然而經過3年的時間，各家定序平台都推出了新版本的反應試劑，像是Ion Torrent 系統推出了Hi-Q定序試劑，Illumina 系統推出了SBS kit V2。這些定序試劑藉由更改化學配方與反應酵素，嘗試著降低各種可能的錯誤。在2015年，尚未有看到詳盡的新版本評比資訊，但隨著不同廠商不同機種的持續推出，可以期待未來在定序機台本身會有更好的表現。

High fidelity PCR enzyme

在2015年4月，一篇發表在新英格蘭醫學期刊的論文，對於孕婦在第一孕期(First Trimester)是否有需要進行非侵入性胎兒染色體基因檢測(NIPT)進行了探討。在此之前所發表的文獻資料，大部分都是針對具有高度風險懷有非整倍體嬰兒的孕婦，去比較NIPT以及標準產前篩檢(例如：超音波去確認頸部透明帶的厚度以及母血血清的生化檢驗)。因此有些正在利用NIPT去進行檢測的協會或團體，例如美國婦產科醫學會(American College of Obstetrics and Gynecology, ACOG)認為低風險的懷孕婦女不需要去進行NIPT的檢測，然而這篇論文透過大規模的比較一般風險的懷孕婦女之後，有可能會改變這個結論。本篇作者 (Norton et al.)使用了前瞻性研究(prospective)，評估15,841位第一孕期的婦女，這些婦女的基本個人資料如下表：

本實驗的流程以及檢測結果如下圖所示：

Ph.D. Program in Bioinformatics

為何伊紐特人可以一直吃肉，卻不會得心血管疾病？

多吃魚油還不夠，還得要基因突變才行！

 一千年前，格陵蘭伊紐特人的祖先遷徙到北極圈附近的極寒之地，靠著食用脂肪豐富的肉品為生，其中絕大多數食物來源為海洋哺乳類動物：海豹與鯨魚；2015年，來自北歐丹麥的研究團隊，發現了格陵蘭伊紐特人基因，因應極地飲食與氣候的證據，特殊飲食文化，造就伊紐特人基因上能夠適應這樣的飲食。該團隊利用population branch statistic分析，所有格陵蘭伊紐特人在染色體11號上某些脂肪代謝相關的基因( FADS1、FADS2、FADS3)，存在某類型的突變 (Fig. 1A)，使之能夠適應高脂肪的食品；在身體外觀上，除了造成伊紐特人體脂肪的組成(fatty acid profile)與其它人種不同外，其中SNP rs7115739還會影響身高與體重，平均身高約少2公分 (Fig.2 A)，平均體重較輕4公斤 (Fig.2 B)，相較於歐洲與中國漢族，只有2%歐洲人與15%中國漢族存在這樣的突變型。

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更提供『基因檢測』與『臨床醫學研究』之服務，

目前世界廣泛應用的次世代定序（Next Generation Sequencing，NGS）技術，概括區分為利用光學方式（以Illumina儀器領先國際）或化學方式（以Ion Torrent 技術獨步全球）進行核酸（DNA / RNA）定序，解開生物體內的基因樣貌，隨著技術發展的精進，NGS儼然從學術層級的研究發表，往上提高到醫學的臨床檢驗，其中以非侵入性產前染色體檢測 (Non-Invasive Prenatal Testing，NIPT) 應用最廣泛，也造福許多家庭，生物醫學科技發展始終來自於人體健康需求，癌症也一直是醫學界想克服的問題，傳統的「癌症早期發現」雖患者本身無察覺，但體內卻已存在為數眾多的癌細胞了，因此如何比早期還要更早發現可能癌變的細胞？是現今科學家想突破的關鍵環節。

旋毛蟲病（Trichinellosis）是人畜共通的一種飲食性寄生線蟲疾病，有勁生技與澳洲墨爾本大學共同針對此寄生蟲進行產學科研，此項研究成果於2016年二月份發表於學術知名的自然通訊（Nature Communications）期刊，研究內容針對來自14個不同國家（波蘭、挪威、義大利、美國、坦尚尼亞、納米比亞、日本、阿根廷、俄羅斯、哈薩克、美國、澳大利亞、泰國、辛巴威），針對16種不同宿主（包括：豢養豬隻、北極熊、紅狐狸、草原狼、灰熊、疣豬、獅子、貉、美洲豹、浣熊、褐鼠、草原雕、黑禿鷲、斑袋鼬、人類、尼羅鱷）採集其中之旋毛蟲【包含：形成包囊（Encapsulated）與非形成包囊（Non-encapsulated）兩種型態】，利用次世代定序（Next Generation Sequencing，NGS）初步完成16個基因體草圖（Draft genome），學者利用1789個單一拷貝之直系同源基因（Orthologous gene）序列（註：1024個專屬形成包囊類型的旋毛蟲；747個專屬非形成包囊類型的旋毛蟲），進行生物資訊比對分析，初步分類成12個種（Species），且繪製從新生代（Cenozoic era）迄今2100多萬年間之演化親緣關係（Phylogeny），並且進一步追溯這些線蟲的發源之處，構築隨著動物或人的遷徙的生物地理學（Biogeography）分佈圖。

傳統的微生物學，源自十七世紀中葉，荷蘭貿易商與科學家〜李文虎克（Antonie Philips van Leeuwenhoek）利用顯微鏡觀察自己口腔的微生物，開啟了微生物科學研究之基礎，後來陸續有科學家建立各式各樣的研究方法，通常都聚焦於少數種類的研究、分離與觀察鑑定等，但地球生物圈中有太多微生物是無法被分離培養研究的，迄今，微生物的研究手段更創新，巧妙的以核酸（DNA/RNA）角度進行微生物的分類。有鑑於此，Handelsman等學者於1998年首先提出『總體基因體學（Metagenomics）』的概念，泛指研究環境某區域的所有微生物，利用特別的標誌基因【如：卡爾•烏斯（Carl Woese）提出的16S rRNA等】進行微生物的種類分析或功能性解讀。歷經傳統Sanger定序，到現在的次世代定序（Next Generation Sequencing，NGS），總體基因體學的研究效能將更趨極致，NGS定序科技的角色扮演更為舉足輕重。

今年因負北極振盪的效應，強烈的北極寒風往南長驅直下，台灣也受到霸王寒流的影響，出現難得一見的雪花紛飛景象，全台灣各地忙於「賞雪」與「雪拚」。罕見低溫對人體健康危害也是不容小覷，尤其與心血管相關的健康關係甚密，例如：天寒血管收縮容易有血壓升高情形，進而誘發心臟相關的疾病（心絞痛、心肌梗塞等），特別是心血管疾病之高危險群（年邁長者及代謝症候群等…），對此氣溫驟降更要特別謹慎小心。

根據衛生福利部統計，在台灣雖然癌症仍然佔據十大死因第一名，但心臟疾病和腦血管疾病則是位居第二和第三名，在民國103年奪走19,400條寶貴性命，平均每27分鐘就有1人死於心血管相關疾病。放眼全球，世界衛生組織也指出，心血管疾病是全球死亡的頭號殺手，每年都造成全球約1710萬人死亡，佔全球總死亡人數31%。造成心臟病死亡的危險因子很多，包含三高（高血糖、高血壓、高血脂）、肥胖與吸菸等原因。除此之外，心血管疾病有部份也是遺傳的原因，尤其以冠狀動脈的心臟疾病，大都為家族性遺傳所造成。然而，心血管疾病（Cardiovascular disease，CVD）的成因複雜，就分子生物學的觀點切入，許多複雜因子交互作用影響著人體，包括：基因轉錄前去氧核醣核酸（DNA）之表觀遺傳現象、轉錄層次核醣核酸（RNA）的調控，乃至轉譯後蛋白質參與相關的生化代謝途徑等，這些都是可能引發心血管疾病的環節之一（Schnabel et al., 2012）。