西湖大學最新Nature論文：楊劍團隊構建迄今最大規模人類泛基因組，發現人類13%未知新序列

撰文丨王聰

編輯丨王多魚

排版丨水成文

泛基因組（Pangenome）正在徹底改變我們解析具有復雜變異的基因組區域的能力。然而，現有的人類泛基因組由于樣本量小，對于醫學和群體遺傳學應用的效用有限。

2026 年 4 月 1 日，西湖大學楊劍教授團隊（博士研究生王逸飛、助理研究員段忠取博士為論文共同第一作者）聯合溫州醫科大學沈賢教授，在國際頂尖學術期刊Nature上發表了題為：The 1000 Chinese Pangenome empowers medical and population genetics 的研究論文。

研究團隊創新性地開發了基于泛基因組的聯合組裝（PIGA）方法，成功構建了千人泛基因組（1000 Chinese Pangenome，1KCP），極大突破了既往泛基因組樣本量的上限，這也是迄今為止規模最大、最全面的人類泛基因組資源庫，從中發現了4.053 億個堿基對的全新序列，這些占據人類基因組13%的序列是以前從未被記錄過的“基因新大陸”，且其中2620 萬個堿基對具有明確的功能，涉及基因編碼區和調控元件。

這項研究提升了我們對復雜遺傳變異及其功能的認知，為人類健康研究和疾病精準診斷提供了堅實的基礎。

什么是“泛基因組”？

如果把每個人的基因組比作一本由 30 億個字母（堿基對）寫成的生命之書，那么傳統的人類參考基因組就像是這本書的“標準版”。但問題是，這個“標準版”主要基于歐洲白人的基因組數據構建，無法完全代表全球不同人群的遺傳多樣性。

泛基因組（Pangenome）則不同——它不是單一版本，而是一個群體中所有基因組序列的集合，包含了該群體中存在的所有遺傳變異，泛基因組能夠更全面地反映人類基因組的真實面貌。

為什么需要中國人群的泛基因組？

長期以來，人類基因組研究嚴重依賴基于歐洲人群的參考基因組。即便是最新的“人類泛基因組參考聯盟（HPRC）”項目，在其收集的全球 46 個樣本中也僅包含 3 個中國人樣本，無法代表 14 億中國人的遺傳多樣性。

這種依賴導致了一個嚴重問題：東亞人群特有的罕見遺傳變異往往被遺漏或誤判，直接影響疾病診斷的準確性和藥物研發的針對性。

中國擁有世界上最豐富的人群遺傳多樣性——從西南高原的藏緬語系族群，到西北絲綢之路的多元交融，從云貴地區的苗瑤語族，到北方草原的蒙古語族……這種多樣性是理解人類演化、疾病易感性和藥物反應差異的寶貴資源。

這項研究的新發現

1、規模空前：1116 個高質量基因組

研究團隊構建了1116個中國人群的二倍體基因組組裝，其中包括 55 個從頭組裝和 1061 個基于泛基因組指導的組裝。這是目前全球最大規模的中國人群基因組資源庫。

2、發現“新大陸”：4 億個新序列

相比現有的國際參考基因組（GRCh38 和 CHM13），1KCP 泛基因組中發現了4.053 億個堿基對的全新序列，這些占據人類基因組13%的序列是以前從未被記錄過的“基因新大陸”。更令人振奮的是，其中 2620 萬個堿基對具有明確的功能，涉及基因編碼區和調控元件。這意味著我們發現了大量可能影響中國人健康和疾病的新遺傳元件。

3、全面解析遺傳變異“全家福”

該研究系統鑒定了 3540 萬個小變異、11 萬多個結構變異、48.5 萬個串聯重復序列，以及 86 萬個“嵌套變異”（隱藏在復雜結構變異中的次級變異）。特別值得關注的是，33.3% 的結構變異是首次被發現，其中 83.5% 屬于罕見變異（在人群中頻率 ≤1%）。這些罕見變異往往與遺傳性疾病密切相關，但在小樣本研究中極易被遺漏。

4、醫學應用的直接證據

研究團隊深入分析了這些變異與疾病的關系：

• 基因結構變異：發現了 5239 個直接影響蛋白質編碼基因外顯子的結構變異，平均每個中國人攜帶 450 個這樣的變異，其中 9 個是罕見變異。

• 串聯重復擴增：鑒定出 2427 個串聯重復擴增事件，這些與多種神經退行性疾病（例如亨廷頓病、小腦性共濟失調等）密切相關。

• 基因簇多樣性：發現了 735 個存在結構變異的基因簇，這些基因簇在血液和免疫相關功能中顯著富集，反映了人類適應不同病原體的進化歷程。

基于泛基因組的聯合組裝流程

從“跟跑”到“領跑”的歷史性跨越

20 年前，中國在人類基因組計劃中只承擔了 1% 的測序任務。今天，中國科學家 100% 獨立完成了這項里程碑研究。

這項成果不僅打破了 20 年來人類泛基因組領域國外的“壟斷”地位，更實現了我國在該領域從“跟跑”到“并跑”，甚至“領跑”的轉變。

1KCP 項目的意義遠不止于發表學術論文：

1、填補精準醫學空白：為中國人群的疾病風險預測、藥物基因組學和個性化治療提供了專屬的遺傳參考框架。

2、提升診斷準確性：罕見遺傳病的診斷將更加精準，避免因參考基因組不匹配導致的誤診漏診。

3、加速新藥研發：基于中國人群特異的遺傳變異，可以開發更適合中國人的靶向藥物。

4、開放數據平臺：研究團隊建立了 1KCP 數據門戶，推動相關研究的發展。

論文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10315-y