本报讯（记者张雯雯 通讯员柯彩贤）近日，中国科学院西双版纳热带植物园研究员Chuck Cannon与北京基因组研究所及美国得州理工大学的科研人员合作，成功研发出一款可直接分析高通量短序列数据的程序包，显著简化了高通量数据的比较基因组和转录组研究。相关研究成果已发表于《科学公共图书馆—综合》。

据Cannon介绍，高通量测序（又称“下一代”测序）能够一次并行对数十万到数百万条DNA分子进行测序，从而对物种的转录组和基因组进行更全面的分析。然而，由于“下一代”测序技术产生的原始数据读长仅为数十到一两百个碱基，传统分析流程需要借助生物信息学工具将这些短序列组装成较长的序列组或基因组框架，才能获得具有生物学意义的结果。这一过程严重制约了非模式生物（缺乏参考基因组）的基因组研究进展。

“我们研发的程序包通过直接检测数据中kmer片段的存在与否及其出现频次，来探讨目标基因组中的序列差异，从而突破了传统生物信息学分析瓶颈。”Cannon向《中国科学报》记者表示。该程序包无需预先组装，即可高效处理高通量短序列数据，适用于比较基因组学和转录组学分析。

基于先前工作，研究团队进一步改进了非组装分析法，并利用174个叶绿体全基因组数据验证了该程序包的功能和运行流程，证明了其准确性和实用性。

该研究得到了中国科学院知识创新工程重要方向项目和云南省高端科技人才引进计划项目的资助。

《中国科学报》 (2012-12-11 第1版 要闻)