基因测序带来革命性改变
　　
　　在很多科学家眼中，目前的一大挑战在于如何把大量的DNA数据转化并生成能够帮助患者的有用信息。对此，Chisholm分享了英国克服难题的方法：“的确，在庞杂数据中获取实用信息仍是一个昂贵和艰辛的过程，目前我们对DNA数据的科学认识还有一些差距。为此，针对基因技术研发，我们正在开展大规模的研究项目以获得更加科学的临床数据分析。我们相信，该项目在这一目标上会取得非常大的进展。因为该全基因组测序的规模和范围将是史上之最――这是该类型项目涉及人数首次达到10万人之多，且我们不仅会收集患者的临床数据，还会包括基因数据，这将为我们取得更多突破性进展提供可能。”
　　
　　然而，有一些反对者指出，全基因组测序正在以治疗和护理病人的名义解码公民的脱氧核糖核酸（DNA）。Chisholm对此向《中国科学报》表示，他对基因测序的安全性信心十足。他指出，基因测序新技术有助于详细了解病人的患病情况，为患者提供更好的药物和治疗。“利用基因测序技术为患者提供个性化医疗是我们最关心的问题，也是该项目努力的方向。我认为，目前英国不存在个体基因数据被盗用和篡改的情况。”
　　
　　阻碍基因技术发展步伐的因素有很多，最大的敏感问题莫过于隐私。基因能透露一个人太多的疾病信息，没有人愿意这样被“了解”。民众对于隐私问题正变得更为紧张。这可能削弱科学家的努力，令其很难收集足够样本数量的基因数据以开展研究。面对这些担忧，Chisholm坦承：“首先，我们会确保每一位患者都是自愿加入到研究计划。研究人员会向他们解释，基因测序是做什么的，会给他们带来哪些帮助。我们会征求患者的意见，获得他们的同意。此外，患者的基因是被匿名测序用于研究目的的，且基因数据由国家医疗服务体系（NHS）统一管理，不向外界公开。我相信，我们的体系能获得公众信任。”
　　
　　基因组测序的临床应用
　　
　　近年来，随着测序成本的大幅降低，对于普通人来说全基因组测序也不再遥不可及。日前，斯坦福大学的研究人员对志愿者们进行了全基因组测序，以此判断这一技术是否能够鉴定健康人的患病风险。这项研究于三月十一日发表在美国医学会杂志JAMA(JournaloftheAmericanMedicalAssociation)上。
　　
　　心脏病专家EuanAshley和ThomasQuertermous领导的研究团队，对十二名未诊断出遗传疾病的人进行了全基因组测序，以寻找可能致病的遗传突变。结果他们在每个人的基因组内都检出了2-6个这样的突变。其中一位女性发现自己携带有BRCA1基因上的突变，由于这种突变与卵巢癌和乳腺癌发病风险高有关，结果她选择将自己的卵巢切除。
　　
　　不过研究人员也发现，在已知与疾病相关的基因中有10–19%并未得到充分测序。而这种情况可能会使医生们遗漏这些基因中的有害突变。另外，对于疾病相关基因中的增加或缺失突变，不同公司给出的结果有三分之二不一致。这项研究使用的是Illumina公司和CompleteGenomics公司的基因组测序服务。
　　
　　解读上述测序结果的临床意义并不容易。举例来说，出现到某一突变是否意味着患者应改接受进一步的检查呢?该研究团队中的临床医生们常会给出不一样的意见。
　　
　　“人们普遍认为基因组测序能够为医学界带来重要转变，对此我们也非常兴奋，”Ashley说。“不过这一技术的临床应用仍需谨慎，在对待测序结果时我们应当认真区分哪些信息是可靠的，哪些信息还需要进一步的分析。”
　　
　　首个基因组测序参考标准发布
　　
　　现代DNA测序仪将样本中的长链DNA随机打断，再逐个确定小片段中的序列。随后，生物信息学家们利用复杂的数学算法，来确定这些片断来自于基因组的哪个部分。人们可以将这些片段与“参考序列”进行比对，鉴定特定基因中发生的突变。
　　
　　目前人们采用了好几种不同的DNA测序技术和计算机算法，来完成上述复杂的分析工作。人们发现，对于任意给定的样本，这些方法给出的结果虽然相似但并不完全相同。测序流程中的内在偏好和“盲点”，导致结果分析时出现了许多不确定性或者误差。“结果是分析同一个人类基因组的不同测序技术和算法，产生了成千上万的差异，”Zook说。
　　
　　最近，瓶中基因组联盟发布了标准基因型的参考数据集，为人们提供了一组高度可信的单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失和纯合子参考基因型的测序检测结果。Zook及其同事在近期的NatureBiotechnology杂志上发文对此进行了描述。
　　
　　研究人员使用的是NA12878样本，该样本来自具有犹他州CEPH血统的一位妇女，已被广泛用于多个发表的测序研究。他们对样本进行了广泛测序和多种技术的重测序，并在仔细的权衡和分析后将结果的可变性和误差降至最低。
　　
　　据介绍，NA12878DNA样本将作为NIST的参考材料。而瓶中基因组联盟正在计划开发亚洲人和德系犹太人的全基因组参考材料。这两个参考数据集将包括父-母-子三人一组的测序基因，以便使用家庭成员之间的遗传联系。