Trình tự hoàn chỉnh của nhiễm sắc thể Y ở người
(nature.com)- Nhiễm sắc thể Y, phần còn bị bỏ trống đến tận cuối cùng do cấu trúc palindrome dài và các trình tự lặp, nay đã được hoàn thiện thành T2T-Y, lấp đầy một khoảng trống lớn trong bộ gen tham chiếu của người
- GRCh38-Y trước đây thiếu hơn một nửa nhiễm sắc thể Y, và trình tự mới có quy mô 62.460.029 cặp bazơ (bp), bổ sung hơn 30 triệu bp
- Trình tự hoàn chỉnh cho thấy rõ hơn cấu trúc ampliconic của các họ gen TSPY, DAZ, RBMY cùng thêm 41 gen mã hóa protein, chủ yếu thuộc họ TSPY
- Ở vùng dị nhiễm sắc Yq12, các khối human satellite 1·3 xuất hiện xen kẽ, cho phép phân tích phân bố của trình tự lặp, satellite DNA và các motif non-B DNA trên toàn bộ nhiễm sắc thể
- T2T-Y được kết hợp với bộ lắp ráp hệ gen CHM13 để dùng làm tài nguyên trình tự tham chiếu hoàn chỉnh cho toàn bộ 24 nhiễm sắc thể của người
Khoảng trống cuối cùng còn lại của nhiễm sắc thể Y
- Nhiễm sắc thể Y của người rất khó giải trình tự và lắp ráp do cấu trúc lặp phức tạp gồm các cấu trúc palindrome dài, lặp nối tiếp và lặp đoạn
- Trình tự tham chiếu GRCh38 thiếu hơn một nửa nhiễm sắc thể Y, khiến Y là nhiễm sắc thể cuối cùng của người còn chưa hoàn chỉnh
- T2T consortium đã hoàn thiện T2T-Y, là trình tự hoàn chỉnh 62.460.029 bp của nhiễm sắc thể Y người có nguồn gốc từ bộ gen HG002
- T2T-Y sửa nhiều lỗi trong GRCh38-Y và bổ sung hơn 30 triệu bp vào trình tự tham chiếu
Các gen và cấu trúc lặp mới được làm rõ
- T2T-Y cho thấy cấu trúc ampliconic hoàn chỉnh của các họ gen TSPY, DAZ, RBMY
- Trình tự tham chiếu mới bổ sung thêm 41 gen mã hóa protein, phần lớn thuộc họ TSPY
- Ở vùng dị nhiễm sắc Yq12, đã xác nhận mô hình xen kẽ giữa các khối human satellite 1 và 3
- Khi việc lắp ráp được hoàn tất, có thể đánh giá toàn diện các trình tự lặp trên nhiễm sắc thể Y, đồng thời nhận diện cả các satellite array trước đây chưa được biết đến
- Satellite array mới chủ yếu nằm ở PAR1
- Cũng nhận diện được các subunit repeat nằm trong một composite repeat unit của một trong ba cụm TSPY, RBMY hoặc DAZ
Những điểm khó về cấu trúc được bộc lộ trong quá trình lắp ráp
- Việc lắp ráp nhiễm sắc thể X/Y của HG002 được phân tích bằng assembly string graph dựa trên HiFi reads
- Cấu trúc tangled phức tạp nhất chỉ giới hạn ở vùng satellite dị nhiễm sắc của nhánh q trên Y
- X/Y subgraph được nối tại PAR1 và PAR2
- Ở PAR1, quan sát thấy graph discontinuity do thiên lệch giải trình tự HiFi
- Trong 11 break được quan sát, có 9 break nằm ở PAR1 của hai nhiễm sắc thể
- Trên nhiễm sắc thể Y, cả 5/5 break đều ở PAR1
- Ở vùng palindrome P1–P3, nhóm nghiên cứu dùng manual pruning và tích hợp ONT read để giải quyết cấu trúc lặp
- Đặc biệt nổi bật là 3 cấu trúc hairpin dạng inverted tandem repeat gần như hoàn chỉnh, bao gồm toàn bộ P3 và hai palindrome của P2
- Những điểm mơ hồ còn lại được xử lý bằng cách đánh giá căn chỉnh ONT read đối với các phương án tái dựng ứng viên
Xác thực bằng Strand-seq và phân tích biến thể
- Khi so sánh 65 thư viện Strand-seq với GRCh38-Y và T2T-Y, GRCh38-Y xuất hiện nhiều reverse direction coverage spike
- Các spike này gợi ý inversion polymorphism so với HG002 và có thể do khác biệt haplogroup
- Không quan sát thấy các spike tương tự ở T2T-X và T2T-Y, qua đó xác nhận độ chính xác về cấu trúc và chiều của bộ lắp ráp HG002
- Trong unique sequence giữa các nhánh palindrome P5, một đảo đoạn 3 kb được xác định là lỗi của T2T-Y, nhưng vì đã được xác nhận là đa hình trong quần thể nên không sửa trong phiên bản lắp ráp này
- T2T-Y cho thấy strand state change phân bố ngẫu nhiên ở từng thư viện Strand-seq, không có bằng chứng misassembly hay collapse
- Phân tích Extended Data xác nhận 5 trong 15 người mang biến thể đảo chiều của palindrome P3 có trong HG002
PAR, Yq12, motif non-B DNA
- Trong PAR1 subgraph, green edge gap và node coverage không đồng đều cho thấy thiên lệch giải trình tự HiFi trên toàn PAR1
- PAR1 giàu SINE repeat và motif non-B DNA, và đặc điểm này có thể là nguyên nhân gây ra các khoảng trống giải trình tự
- Phân tích phân bố motif non-B DNA trên toàn T2T-Y cho thấy HSat3 ở Yq và các trình tự satellite quanh tâm động giàu A-phased repeat, direct repeat và STR hơn
- HSat1B giàu inverted repeat và mirror repeat hơn
- Ở vùng PAR cũng quan sát thấy sự làm giàu trình tự non-B DNA
- TSPY gene array giàu motif G4 và Z-DNA
- Mỗi bản sao TSPY có một đỉnh G4 nằm khoảng 500 base upstream của TSPY
- Khi điểm Quadron vượt quá 19, cấu trúc G4 được xem là ổn định
Tài nguyên trình tự tham chiếu cho 24 nhiễm sắc thể người
- Nhóm nghiên cứu đã kết hợp T2T-Y với bộ lắp ráp hệ gen CHM13 hiện có, đồng thời ánh xạ dữ liệu biến thể quần thể, biến thể lâm sàng và chức năng hệ gen hiện có để tạo ra trình tự tham chiếu hoàn chỉnh cho toàn bộ 24 nhiễm sắc thể của người
- Có thể tải toàn bộ danh sách tài nguyên tại marbl/CHM13
- T2T-CHM13v2.0, T2T-CHM13+Y assembly
- reference analysis set
- gene annotation, repeat annotation, epigenetic profiles
- kết quả variant-calling của 1KGP và SGDP
- các bộ dữ liệu gnomAD, ClinVar, GWAS, dbSNP
- Assembly cũng được cung cấp tại NCBI và EBI, với GenBank accession là GCA_009914755.4
- Annotation và các tài nguyên liên quan cũng có thể được khám phá qua
hs1của UCSC Genome Browser, T2T-CHM13v2.0 của Ensembl Genome Browser và NCBI data-hub - Các vấn đề lắp ráp tiềm ẩn có thể được kiểm tra và theo dõi tại marbl/CHM13-issues
Dữ liệu phân tích và mã nguồn đã công khai
- Căn chỉnh short-read và variant call của 1KGP và SGDP được cung cấp tại AnVIL workspace
- Dữ liệu gốc của Gerton lab có thể truy cập tại Stowers Original Data Repository
- Dữ liệu giải trình tự dùng trong nghiên cứu được liệt kê trong Supplementary Table 1
- Custom code được phát triển để phân tích và trực quan hóa dữ liệu đã được công khai trên GitHub và Zenodo
- Phần mềm và tham số được sử dụng đã được nêu trong Supplementary Methods kèm thêm chi tiết
1 bình luận
Các ý kiến trên Hacker News
Bổ sung cho những ai không nhớ cuộc đua giải mã bộ gen người trước đây: khi đó các đối thủ dẫn đầu là Celera Genomics và Human Genome Project
Celera, do Craig Venter dẫn dắt, tuyên bố đã hoàn tất việc giải mã, nhưng thực tế họ dùng phương pháp shotgun, lấy các mẫu nhỏ ở nhiều nơi rồi lắp ráp mô hình bộ gen bằng thống kê; khoảng 5 năm sau họ thừa nhận rằng mình chưa giải mã toàn bộ bộ gen
Tham khảo: https://www.technologyreview.com/2007/09/04/223919/craig-ven...
Khi đó shotgun sequencing bị chỉ trích là “đường tắt”, nhưng ngày nay chromosome walking đã biến mất và shotgun trở thành tiêu chuẩn
Nếu có thứ thay thế, có lẽ sẽ là công nghệ đọc dài như Oxford Nanopore, nhưng vẫn cần lắp ráp dữ liệu và chưa đạt tới mức lấy được ngay một trình tự nối liền từ đầu đến cuối
35 năm trước: https://www.nytimes.com/1987/12/13/magazine/the-genome-proje...
33 năm trước: https://www.nytimes.com/1990/06/05/science/great-15-year-pro...
29 năm trước, cuộc cạnh tranh trở nên gay gắt: https://www.nytimes.com/1994/02/22/science/scientist-at-work...
24 năm trước, cuộc đua đang diễn ra: https://www.nytimes.com/1999/03/23/science/who-ll-sequence-h...
23 năm trước, bản nháp hoàn tất: https://archive.nytimes.com/www.nytimes.com/library/national...
20 năm trước: https://www.nytimes.com/2003/04/15/science/once-again-scient...
2 năm trước: https://archive.nytimes.com/www.nytimes.com/library/national...
Cách tiếp cận shotgun của Celera rất khó vì cần năng lực tính toán khổng lồ và các thuật toán tinh vi để lắp ráp các mảnh; phép tính lắp ráp cuối cùng được chạy trên AlphaServer GS160 của Compaq, vì thuật toán và dữ liệu đòi hỏi 64GB bộ nhớ dùng chung
Khi đó GS160 là một cỗ máy UNIX khổng lồ, và có thể được ghép cụm chặt chẽ với I/O và hệ thống tệp tích hợp giữa nhiều máy
Tác giả chính của phép lắp ráp shotgun là Gene Myers, người trước đó đã tạo ra BLAST và cùng Udi Manber đề xuất suffix array
Dự án công cũng gặp vấn đề vì nhiều nhóm vẫn bám vào cách làm thủ công, kiểu học thuật; sau khi Eric Lander chuyển nó thành một quy trình công nghiệp, ông tiếp tục vận hành Broad Institute, một viện nghiên cứu tư nhân của MIT/Harvard tại Boston
Ngày nay, dữ liệu trình tự ở quy mô petabyte được tạo ra mỗi ngày và lưu trữ trên đám mây; bộ gen đã trở thành công cụ nền tảng cho nghiên cứu con người, nhưng tiềm năng của nó trong việc hiểu các kiểu hình phức tạp vẫn chưa được bộc lộ đầy đủ
Những gì Celera làm có giá trị, và ít nhất theo ấn tượng của tôi, họ cũng không che giấu việc mình đã làm gì
Gọi đó là đổi mới thì đúng hơn là “mánh khóe thống kê”
Cấu trúc di truyền của mỗi người khác nhau, nên tôi thắc mắc chính xác câu nói đã giải mã hoàn toàn bộ gen người nghĩa là gì
Chẳng phải trình tự base của DNA/RNA khác nhau tùy từng người sao?
https://www.nytimes.com/2002/04/27/us/scientist-reveals-secr...
Theo tôi biết, các dự án gần đây dùng một nhóm cá nhân rộng hơn
Một số dự án trộn nhiều cá nhân để giải mã cùng nhau, còn một số dự án giải mã từng cá nhân riêng biệt
Cấu trúc quy mô lớn giữa người với người rất giống nhau, và vì đã có các phương pháp tinh vi để mô hình hóa biến dị theo từng cá nhân nên đây không phải là vấn đề lớn
Cấu trúc đồ thị biểu diễn các phương án thay thế trong trình tự tham chiếu được mô tả tại https://www.biomedcentral.com/collections/graphgenomes, và có thể bao gồm không chỉ khác biệt ở một base đơn lẻ mà cả những biến dị phức tạp hơn như mất đoạn lớn, tái sắp xếp và đảo đoạn
Bộ gen tham chiếu giống như Rosetta Stone của ngành hệ gen học, là chuẩn để căn chỉnh trình tự DNA/RNA của các cá nhân khác vào đó nhằm hiểu và so sánh
Nó không hoàn hảo, nên có thể có những vùng bị thiếu trong tham chiếu hoặc những vùng DNA có độ biến động cao
Mục tiêu của Human Pangenome Reference Consortium(HPRC) https://humanpangenome.org/ là giải quyết vấn đề này bằng cách giải mã các cá nhân từ những quần thể đa dạng, đồng thời họ cũng đang phát triển các mô hình tính toán mới để phân tích dữ liệu trên toàn quần thể
Cách tiếp cận tương tự cũng đã được áp dụng cho các nhiễm sắc thể khác
Nếu bộ gen là hàng megabyte gồm vô số [ATCG]+, thì việc có trình tự đó cho ta biết điều gì?
Chỉ nhìn vào rồi nói “à, ...ATGCTACGACTACGACTAGCG... thú vị đấy” thôi sao?
Đầu năm nay đã có một số bài báo đáng chú ý, trong đó có bài trên Nature của Guarracino và Garrison
Pangenome thường là một mô hình đồ thị phức tạp liên kết hàng trăm hoặc nhiều hơn bộ gen/kiểu đơn bội của một loài, và về mặt khái niệm có thể mở rộng vượt ra ngoài phạm vi loài hoặc tới các tế bào trong một cá nhân, chẳng hạn pangenome ung thư
Trong một đồ thị pangenome người lý tưởng hóa, mỗi người được biểu diễn bằng hai sợi đi qua từng nhiễm sắc thể thường, cùng các sợi đi qua nhiễm sắc thể X·Y và bộ gen ty thể
Theo tôi hiểu, lý do giải mã gen khó là vì phần lớn các phương pháp trước hết chia ngẫu nhiên chuỗi gen dài thành các mảnh, rồi giải mã từng mảnh riêng rẽ
Cần sắp xếp lại các mảnh đó theo đúng thứ tự để tạo thành toàn bộ bộ gen; điều này có thể làm được nhờ có phần chồng lấp giữa các mảnh, nhưng nếu có các vùng lặp lại thì chỉ dựa vào phần chồng lấp sẽ khó ghép nối chính xác
Cũng có một kỹ thuật mới gọi là Nanopore, trong đó DNA thực sự được đưa qua một lỗ nhỏ và đặc tính điện thay đổi tùy theo cặp base nằm trong lỗ
Tuy nhiên kỹ thuật này dễ phát sinh lỗi theo cách phụ thuộc xác định vào trình tự, và vì tôi không xem được toàn bộ bài báo nên không biết chính xác họ đã làm gì ở đây, nhưng tôi từng nghe nói là có kết hợp hai cách tiếp cận
Sau đó họ dùng giải trình tự Nanopore để nối các contig HiFi và bao phủ những vùng thật sự hóc búa của nhiễm sắc thể
Theo cách tôi hiểu, mọi giải trình tự quy mô lớn hiện đại đều là shotgun sequencing
DNA được cắt ngẫu nhiên, từng mảnh được giải mã, rồi các read là những mảnh riêng lẻ được lắp ráp bằng trình lắp ráp bộ gen
Tôi có một “câu hỏi ngớ ngẩn” mà lâu nay vẫn thắc mắc về các bản ghi bộ gen người
Tất cả chúng ta đều có DNA khác nhau, vậy “bộ gen người” là kiểu DNA trung bình, DNA của một người nào đó được lấy làm mẫu, hay là phác thảo của phần chung cho tất cả chúng ta?
Khác biệt giữa người với người tương đối nhỏ, chỉ khoảng vài triệu base trong tổng số 3 tỷ base
Về mặt lịch sử, bộ gen tham chiếu gần giống như một trung bình/khảm của nhiều cá nhân, và dù nhược điểm là rõ ràng, nó vẫn đủ để đặt các read vào vị trí nhìn chung đúng và gọi biến dị, tức những khác biệt làm cho bộ gen được kiểm tra trở nên riêng biệt
Tham chiếu T2T end-to-end mới nhất hoàn toàn dựa trên cá nhân HG002 ở Utah nhờ thông tin mới từ công nghệ đọc dài
Nếu cần mô hình quần thể của bộ gen thì cần pangenome
Có thể xem “pangenome graph”, “variation graph”, human pangenome project
Tin này lẽ ra phải tính theo mốc tháng 12 năm ngoái, chứ không phải bây giờ
Nhóm T2T đã đưa preprint [1] vào tháng 12 năm ngoái và công bố dữ liệu [2] vào tháng 3, nhưng vì quá trình bình duyệt nên đến giờ mới chính thức được xuất bản trên Nature
Lịch xuất bản có thể thật sự chậm, và trong những trường hợp như thế này tôi tự hỏi việc xuất bản chính thức có ý nghĩa gì, khi các nhà khoa học quan tâm đã biết và đang làm việc với bản lắp ráp này rồi
[1] https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.12.01.518724v1....
[2] https://github.com/marbl/CHM13
Câu này gần với “đã có driver bàn phím hoạt động” hơn, hay gần với “đã nhận diện được toàn bộ 104 phím của bố cục US QWERTY 104 phím tiêu chuẩn” hơn?
Hiểu được một số lệnh CNC, nhưng vẫn chưa hiểu rõ cơ chế điều khiển hay trình tự
Một ngày nào đó sẽ nhận diện được các phím, nhưng vẫn còn rất xa mới tới mức driver; quan trọng hơn, còn rất xa mới biết từng phím làm gì
Tuy vậy, đã phát hiện ra rằng nếu thay đổi một số bit cụ thể trong dữ liệu thô thì bàn phím sẽ hỏng theo những cách thú vị
Đây là một sự kiện khá lớn
Nó có nghĩa là giờ toàn bộ 24 nhiễm sắc thể đã được giải mã hoàn chỉnh, và như phần tóm tắt nói, nhiễm sắc thể Y cho đến nay rất khó giải mã do các đặc tính của nó
Sau đó đến năm 2022 thì kết thúc, và giờ lại nói là đã kết thúc thêm lần nữa
Không biết trong tương lai còn cột mốc nào còn lại để tiến tới trạng thái “hoàn tất lần nữa” không
Có phải nhiễm sắc thể Y đến giờ thật sự được xem là ngoại lệ không?
Hơi lạc đề, nhưng tôi rất khuyến nghị cuốn Y - The Descent of Man của Steve Jones, một cuốn sách rất thú vị và giàu tính giáo dục
Thật hào hứng khi thấy thêm nhiều nhiễm sắc thể được lập bản đồ và giải mã
Với kiến thức sinh học cấp ba, tôi muốn hỏi: trong các vấn đề về gene, biểu hiện gene và tương tác, chúng ta đã vượt qua mức tương quan để đạt tới hiểu biết mang tính xác định chưa?
Lấy ví dụ “mắt xanh” [1], ta biết OCA2 có liên quan đến màu mắt nâu/xanh, nhưng liệu có thể chắc chắn rằng 20.000 gene còn lại hoàn toàn không liên quan hoặc không cần thiết không?
Suy đoán theo kiểu người thường, để có mắt xanh thì có vẻ nhiều gene phải cùng được bật, hoạt hóa hoặc hiện diện; trông giống một công thức hơn là một công tắc on/off đơn giản ở một vị trí
[0] https://www.goodreads.com/work/editions/436071-y-the-descent...
[1] https://www.nature.com/articles/s41433-021-01749-x
Vấn đề bắt đầu từ việc định nghĩa mắt xanh như thế nào
Không phải một kiểu hình duy nhất, mà có nhiều dải mắt xanh khác nhau, và các khác biệt đó tương ứng với những biến thiên khá nhỏ giữa người với người
Bài báo bạn dẫn [1] khá hay, nhưng để hiểu đầy đủ thì sẽ cần kha khá thời gian
Rốt cuộc để có mắt xanh thì phải có mắt, và để kiểm tra màu thì cũng cần nhiều cơ chế giúp mở mắt
Chẳng hạn, chỉ tương đối gần đây biểu sinh học mới phát triển mạnh; nói rộng ra, lĩnh vực này nghiên cứu cách hành vi tế bào thay đổi dù bản thân DNA không đổi [1]
Điều đó khiến câu hỏi cũ về ảnh hưởng của môi trường và ảnh hưởng di truyền được đặt lại một cách tinh vi hơn
Tôi không hoàn toàn chắc có bao nhiêu nhiễm sắc thể tham gia quyết định màu mắt, nhưng có những ước tính khá tốt
Ước tính gần đây là khoảng 16, trong đó OCA2 và HERC2 có ảnh hưởng lớn nhất, nhưng nhiều gene khác cũng có ảnh hưởng nhỏ [2]
Bài báo được trích dẫn rất xuất sắc, nhưng cũng bàn tới các chủ đề gần với sinh học đại cương đại học/AP Biology hơn là sinh học cấp ba tiêu chuẩn, như điều hòa gene, intron và exon
Nói chung hơn, tôi cho rằng trong di truyền học, khó có chuyện chúng ta sớm đạt tới giai đoạn có thể khẳng định điều gì đó một cách hoàn toàn chắc chắn 100%
Di truyền học và sinh học nói chung đã tiến bộ khổng lồ, nhưng không nên mặc nhiên đánh giá thấp độ phức tạp của bộ gene người
Rõ ràng vẫn còn những điều ta chưa hiểu, và tình trạng đó sẽ còn kéo dài một thời gian
Về mặt thực dụng, ngay cả với một kiểu hình đơn giản như màu mắt, các gene khác vẫn có thể ảnh hưởng, nhưng thường chỉ vài gene cũng đủ để ước tính khá chính xác
Ví dụ, một nghiên cứu đã dự đoán màu mắt với độ chính xác khoảng 75% chỉ bằng 6 gene [3]
Điểm thú vị hơn là đôi khi gene ảnh hưởng đến kiểu hình không trực tiếp lưu trữ thông tin di truyền quyết định tính trạng đó
Tức là gene đó không trực tiếp quyết định tính trạng, mà ảnh hưởng đến gene khác, và gene khác đó tham gia trực tiếp hơn vào biểu hiện tính trạng
Nhiều gene ảnh hưởng lẫn nhau, rồi lại ảnh hưởng đến các gene khác, cộng thêm việc nghiên cứu còn phải tính đến môi trường và các thiên lệch nhân khẩu học, nên có thể thấy di truyền học nhanh chóng trở nên phức tạp đến mức nào
[1] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2791696/
[2] https://www.nature.com/articles/jhg2010126
[3] https://doi.org/10.1016/j.cub.2009.01.027
Đây là tin rất đáng phấn khích
Nếu muốn biết các ứng dụng của công trình này, nên xem bài keynote ACM SIGPLAN này: https://youtu.be/JTU3JYp3JYc?si=jOZz611ATQar3Gec
Nó giúp tôi hiểu DNA nhiều hơn cả toàn bộ lớp sinh học cấp ba