医学遗传前沿

相信很多朋友都看到了最近令人痛心的基因编辑临床实验，本期播客，聊一聊这个故事以及我认为最重要的问题和反思。 参考链接： * Science / Retraction Watch 调查报道： https://www.science.org/content/article/exclusive-death-girl-chinese-gene-editing-trial-was-never-made-public * Retraction Watch 版本： https://retractionwatch.com/2026/07/23/exclusive-death-gene-editing-trial-china-nature-science-investigation/ * Nature 论文原文（In vivo base editing of Chd3 rescues behavioural abnormalities in mice，Qiu et al., Nature 651, 785–795, 2026）： https://www.nature.com/articles/s41586-026-10113-6 DOI: 10.1038/s41586-026-10113-6 若对播客有任何问题或者投稿，或需要获得文字版音频总结，请联系我 [email protected] 小红书 / 微博：@撸森森 同时也可以添加微信 zhaosen830 进入听友交流群，谢谢 Thanks♪(･ω･)ﾉ

本期主要内容 做医学遗传的朋友都知道 VUS 有多烦：一份报告里冒出一堆"意义未明"的变异，既不能定致病也不能定良性，等于没给诊断。这期我们聊的 MAVE（Multiplexed Assays of Variant Effect ），就是目前消灭 VUS 最猛的一件武器：它用一次实验，把一个基因所有可能的突变全做一遍功能测试，提前画好一张"变异效应图谱"，解读的时候直接查表就行。本期节目，我们介绍一下 MAVE是什么、怎么做讲起——从 2010 年前后那几篇奠基作，到 BRCA1、PTEN 这些经典案例，到最近两年爆火的 RNU4-2 。最后介绍两个落地工具：存原始数据的 MaveDB，和把功能分数翻译成 ACMG 临床证据的 ClinMAVE，怎么用在解读里。 关键词（中英文对照） 多重变异效应检测Multiplexed Assays of Variant Effect (MAVE) 深度突变扫描Deep Mutational Scanning (DMS) 饱和基因组编辑Saturation Genome Editing (SGE) 意义未明的变异Variant of Uncertain Significance (VUS) 变异效应图谱Variant Effect Map 致病几率（PS3 证据）Odds of Pathogenicity (OddsPath) ACMG/AMP 变异解读标准ACMG/AMP guidelines ReNU 综合征 / 神经发育障碍ReNU syndrome / NDD 参考文献 方法学奠基 1. Fowler DM, Araya CL, Fleishman SJ, Kellogg EH, Stephany JJ, Baker D, Fields S. High-resolution mapping of protein sequence-function relationships. Nature Methods. 2010;7(9):741–746. https://www.nature.com/articles/nmeth.1492 2. Ernst A, Gfeller D, Kan Z, Seshagiri S, Kim PM, Bader GD, Sidhu SS. Coevolution of PDZ domain–ligand interactions analyzed by high-throughput phage display and deep sequencing. Molecular BioSystems. 2010;6(10):1782–1790. https://doi.org/10.1039/c0mb00061b 3. Hietpas RT, Jensen JD, Bolon DNA. Experimental illumination of a fitness landscape. PNAS. 2011;108(19):7896–7901. https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.1016024108 4. Fowler DM, Fields S. Deep mutational scanning: a new style of protein science. Nature Methods. 2014;11(8):801–807. https://www.nature.com/articles/nmeth.3027 MAVE 命名与临床转向 5. Starita LM, Ahituv N, Dunham MJ, Kitzman JO, Roth FP, Seelig G, Shendure J, Fowler DM. Variant Interpretation: Functional Assays to the Rescue. American Journal of Human Genetics. 2017;101(3):315–325. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2017.07.014 经典临床基因案例 6. Findlay GM, Daza RM, Martin B, Zhang MD, Leith AP, Gasperini M, Janizek JD, Huang X, Starita LM, Shendure J. Accurate classification of BRCA1 variants with saturation genome editing. Nature. 2018;562(7726):217–222. https://www.nature.com/articles/s41586-018-0461-z 7. Starita LM, Islam MM, Banerjee T, Adamovich AI, Gullingsrud J, Fields S, Shendure J, Parvin JD. A Multiplex Homology-Directed DNA Repair Assay Reveals the Impact of More Than 1,000 BRCA1 Missense Substitution Variants on Protein Function. American Journal of Human Genetics. 2018;103(4):498–508. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2018.07.016 8. Mighell TL, Evans-Dutson S, O'Roak BJ. A Saturation Mutagenesis Approach to Understanding PTEN Lipid Phosphatase Activity and Genotype-Phenotype Relationships. American Journal of Human Genetics. 2018;102(5):943–955. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2018.03.018 非编码 RNA 的里程碑：RNU4-2 9. RNU4-2 ReNU 综合征首次报道（de novo 变异致病）。Nature. 2024.（建议正式引用时核对作者与卷期） https://www.nature.com/articles/s41586-024-07773-7 10. Saturation genome editing of RNU4-2 reveals distinct dominant and recessive neurodevelopmental disorders. 预印本 medRxiv. 2025. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.04.08.25325442v1 正式版：Nature. 2026. https://www.nature.com/articles/s41586-026-10334-9 数据库 11. Esposito D, Weile J, Shendure J, Starita LM, Papenfuss AT, Roth FP, Fowler DM, Rubin AF. MaveDB: an open-source platform to distribute and interpret data from multiplexed assays of variant effect. Genome Biology. 2019;20(1):223. https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1845-6 数据库主页：https://www.mavedb.org 12. Rubin AF, et al. MaveDB 2024: a curated community database with over seven million variant effects from multiplexed functional assays. Genome Biology. 2025;26:13. https://link.springer.com/article/10.1186/s13059-025-03476-y 13. Ma C, Li Z, Tang X, Li P, Li L, Wang S, Wu J, Luo L, Liu Y, Zhang Z, Wang X. ClinMAVE: a curated database for clinical application of data from multiplexed assays of variant effect. Nucleic Acids Research. 2026;54(D1):D1355–D1363. https://academic.oup.com/nar/article/54/D1/D1355/8322704 数据库主页：https://ngdc.cncb.ac.cn/clinmave/ 14. MaveMD: A functional data resource for genomic medicine. 预印本 medRxiv. 2025. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.11.14.25340130v1 若对播客有任何问题或者投稿，或需要获得文字版音频总结，请联系我 [email protected] 小红书 / 微博：@撸森森 同时也可以添加微信 zhaosen830 进入听友交流群，谢谢 Thanks♪(･ω･)ﾉ

提到 RNAseq，我们默认想到的是已经广泛应用十多年的二代短读长 RNAseq。而如今，全长转录组测序正在从实验室走向临床。本期节目，我们从技术本身出发，聊聊长读长 RNA-seq 是什么、和短读长比到底强在哪，以及它在实际遗传病诊断中已经能做到什么——结合两篇 2026 年最新发表的临床队列研究，看看全长转录组在临床中的实用性如何。 本期内容 * 全长转录组测序的技术背景：短读长的三大局限，PacBio 与 ONT 平台的技术路线，以及 Iso-Seq 和 Kinnex 的关系 * HiFi Kinnex RNA-seq（EJHG, 2026）：全转录组方案在临床队列中的表现，球蛋白耗竭的反直觉结果，以及内含子保留、渗漏剪接、相位分析的实际案例 doi:10.1038/s41431-026-02042-9 * STRIPE（Science Advances, 2026）：靶向长读长 RNA-seq 如何实现单倍型分辨诊断，以及供体剪接位点变异激活隐性 PAS 的新机制 doi:10.1126/sciadv.ady9895 * 全长转录组的局限性和未来发展方向的探讨 术语列表 Long-read RNA-seq 全长转录组测序 对 RNA 分子从头到尾进行测序，获得完整的转录本序列，可同时获得剪接异构体信息和单倍型分辨。 Iso-Seq PacBio 全长 RNA-seq 的标准操作框架，涵盖实验端（逆转录、扩增、去嵌合体）和生信端（比对、转录本重建、异构体分类），适用于历代 PacBio 测序仪。 Kinnex / MAS-seq PacBio 2023 年推出的文库制备技术。将多个 cDNA 首尾串联成 concatamer 后测序，再由 skera 软件切分回原始片段，使 RNA 测序有效通量提升约一个数量级。Iso-Seq 是方法框架，Kinnex 是提升通量的文库策略，二者可结合使用。 Haplotype resolution 单倍型分辨 区分来自父母双方的两条等位基因（单倍型）的能力。短读长因片段太短往往无法实现，长读长可通过单条读长跨越多个变异位点完成相位分析（phasing）。 Cryptic PAS 隐性多聚腺苷酸化信号 内含子中本被 U1 snRNP 抑制的 poly(A) 信号。当供体剪接位点发生变异，U1 snRNP 无法正常结合，隐性 PAS 被激活，导致转录本在内含子处提前切割和多聚腺苷酸化，产生截短蛋白。 NMD 无义介导的 mRNA 降解 Nonsense-mediated mRNA decay，细胞降解含提前终止密码子的异常转录本的机制。导致部分致病转录本在常规 RNA-seq 中几乎检测不到，需要靶向深度覆盖或 cycloheximide（CHX）处理才能捕获。 Leaky splicing 渗漏剪接 纯合致病变异患者中仍可检测到少量正常剪接转录本的现象，提示剪接机器并未完全失效。可能解释相同基因型患者间临床表现的异质性。 VUS 临床意义不明确变异 Variant of Uncertain Significance，DNA 检测发现但缺乏足够功能证据判断致病性的变异。RNA-seq 可提供转录本层面的直接功能证据，有助于 VUS 的重新分类。 CDG / PMD 先天性糖基化障碍（Congenital Disorders of Glycosylation）和原发性线粒体病（Primary Mitochondrial Disease），本期 STRIPE 研究所涵盖的两类遗传代谢病，共涉及 466 + 359 个靶向基因。 参考文献 Wang R, Wang F, et al. Targeted long-read RNA sequencing for rare disease diagnosis and variant interpretation. Science Advances 12, eady9895 (2026). doi:10.1126/sciadv.ady9895 Jaramillo Oquendo C, Ferraro F, et al. HiFi long-read RNA sequencing enhances clinical diagnostics in rare disorders. European Journal of Human Genetics (2026). doi:10.1038/s41431-026-02042-9 Wang F, et al. TEQUILA-seq: A versatile and low-cost method for targeted long-read RNA sequencing. Nature Communications 14, 4760 (2023). Al'Khafaji AM, et al. High-throughput RNA isoform sequencing using programmed cDNA concatenation. Nature Biotechnology 42, 582–586 (2024). [MAS-seq / Kinnex 原始方法文章] Kaida D, et al. U1 snRNP protects pre-mRNAs from premature cleavage and polyadenylation. Nature 468, 664–668 (2010). [隐性 PAS 机制背景] Yepez VA, et al. Clinical implementation of RNA sequencing for Mendelian disease diagnostics. Genome Medicine 14, 38 (2022). Pardo-Palacios FJ, et al. Systematic assessment of long-read RNA-seq methods for transcript identification and quantification. Nature Methods 21, 1349–1363 (2024). 若对播客有任何问题或者投稿，或需要获得文字版音频总结，请联系我 [email protected] 小红书 / 微博：@撸森森 同时也可以添加微信 zhaosen830 进入听友交流群，谢谢 Thanks♪(･ω･)ﾉ

近几年关于泛基因组（Pangenome）的文章越来越多，而且一发就是顶刊。那究竟什么是Pangenome，它对于我们医学遗传又能起到什么作用？本期节目，我们首先介绍pangenome 的构建过程，包括多样本 assembly、graph genome 以及 nested variant 带来的复杂性。而后重点分析它在实际分析中的价值与局限：在 short-read 中的边际提升、在结构变异中的潜力与现实工具链的不匹配，以及在 long-read 时代它到底是不是“必须品”。最后，我们从一个更宏观的角度讨论科研热点与实际应用之间的关系：一个能发大文章的方向，是否真的等同于“有用”。 术语列表 * Reference genome（参考基因组） 一个用于比对和变异检测的标准序列，通常是多个个体拼接而成的线性表示。 * GRCh38（hg38） 当前广泛使用的人类参考基因组版本，由 Genome Reference Consortium 维护，是多来源拼接而成的“共识序列”。 * Pangenome（泛基因组） 包含一个物种内多个个体基因组结构信息的集合，通常以 graph 形式表达多种可能路径。 * Graph genome（图基因组） 用节点和路径表示序列及其变异的结构，允许多条等位路径共存，而不是单一线性序列。 * De novo assembly（从头组装） 不依赖参考基因组，将测序数据直接拼接成完整基因组序列。 * Phasing（分相） 区分来自父母的两套染色体序列（haplotype）的过程。 * Structural variant（SV，结构变异） 包括 insertion、deletion、duplication、inversion 等较大尺度的变异。 * Nested variant（嵌套变异） 一个变异结构中包含其他变异，例如 insertion 内嵌 deletion，是 pangenome 构建中的主要复杂来源之一。 参考文献 * 西湖大学 中国人群泛基因组数据库：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10315-y * Human Pangenome Reference Consortium. A draft human pangenome reference. Nature, 2023. * Liao et al. A pangenome graph for genome inference. Nature Methods, 2022. 若对播客有任何问题或者投稿，或需要获得文字版音频总结，请联系我 [email protected] 小红书/微博：@撸森森 同时也可以添加微信zhaosen830进入听友交流群，谢谢Thanks♪(･ω･)ﾉ