细胞周期的推进很大程度上依赖于周期性基因表达。王泽峰（Zefeng Wang）研究员领导北卡罗来纳大学的研究团队，绘制了细胞周期的高分辨率转录组图谱，揭示了周期性基因与癌症之间的新关联。这项重要的研究成果于七月一日发表在Cell Research杂志上。王泽峰研究员2015年将实验室移到中国上海，现担任中科院上海生命科学研究院计算生物学研究所的所长。

　　研究人员在两个连续的细胞周期中对人类细胞进行RNA测序，鉴定了一千多个周期性表达的mRNA、非编码RNA和假基因。研究显示，这些周期性转录本主要集中在与DNA代谢、有丝分裂和DNA损伤应答有关的功能上，它们的编码基因很可能就是细胞周期的调控者。

　　研究人员基于自己选出的周期性基因建立了一套“有丝分裂特征（mitotic trait）”，以便根据样本与细胞周期阶段的转录组相似性对原发瘤和正常组织进行分类。他们分析了癌症基因组图谱TCGA和其他数据库的四千多个肿瘤样 本，证实“有丝分裂特征”与遗传改变、肿瘤类型和患者生存状况有显著的关联。

　　研究人员还定义了67个核心基因，这些基因在多种细胞中均有很强的周期性表达。研究表明，核心基因编码了蛋白质互作 的主要枢纽，是细胞周期向前推进所必需的。核心基因还具有独特的染色质特征，包括CTCF/RAD21结合和H3K36me3增多。在子宫癌和肾癌中，这 种染色质特征的缺失与核心基因表达水平改变有关。

　　前不久，Scripps研究所（TSRI）、加州大学圣地亚哥分校UCSD和Illumina公司的科学家们利用单 核RNA测序技术，首次完成了单神经元转录组的大规模评估。这一壮举于六月二十四日发表在Science杂志上，为人们揭示了大脑皮层神经元的惊人多样 性。

　　RNA测序可以检测人类和其他生物的基因表达情况。最近这一方法在生物科学和医学研究中非常流行，而且正在逐渐走向 临床应用。RNA测序究竟有多可靠呢？由美国FDA牵头的测序质量控制（SEQC）项目对RNA测序的准确性、可重现性和信息含量进行了综合性评估。研究 人员用RNA参照样本在全球多个实验室的Illumina HiSeq、Life Technologies SOLiD、Roche 454平台上进行检测，主要评估RNA测序在接头区域和差异性表达谱中的表现，并将其与芯片和定量PCR（qPCR）进行比较。

　　RNA测序可以获得相当惊人的数据量，这恰恰是一柄双刃剑。丰富的数据量蕴含着大量的宝贵信息，但这样的数据需要复 杂的生物信息学分析，才能从中提取到有意义的结果。正因如此，数据分析可以说是RNA测序的重中之重。佛罗里达大学、加州大学Irvine分校等单位的研 究人员在Genome Biology杂志上发表文章，概述了RNA-seq生物信息学分析的现行标准和现有资源，为人们提供了一份带有注释的RNA-seq数据分析指南。这将 成为开展RNA-seq研究的宝贵参考资料。

　　作者简介：

　　王泽峰目前担任中国科学院-马普学会计算生物学伙伴研究所的研究员、所长等学术和行政职务。他于1994年在北京清 华大学获得生物学和计算机科学本科双学位。1997年，在北京中科院生物物理所获得硕士学位。2002年，在美国约翰霍普金斯大学医学院获得博士学位，之 后在麻省理工学院（MIT）进行科学研究（Damon Runyon fellow）。自2007年起，在北卡大学（教堂山分校）担任助理教授，并于2013年升为副教授（终身教职）。2015年，他将实验室移到中国上海， 并担任计算生物学研究所的所长。