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干货笔记丨第七届N·GS创新开发者大会演讲实录（上）

2020年6月28日 2026年1月20日

【导语】在基因技术广泛应用于新冠和产业化转折点，第七届N·GS创新开发者大会于6月26日在杭州如期召开，从技术创新和产业创新角度，探讨了队列研究、全基因组测序、单分子测序、单细胞、新冠防控和血液病诊疗等前沿主题。基因慧在大会上联合多家机构发布首份中文版《单细胞行研报告》，同时作为联合承办方梳理大会干货笔记如下。

文章 | 基因慧编辑 | Shawne

关键词 | NGS大会会议笔记

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△大会Banner

（注：以下会议笔记未经过演讲者的确认，仅供参考）

一、主办方致辞

作为大会主办方之一，中国生物医学工程学会医学检验工程分会主任委员康熙雄教授，回顾从SARS发展到新冠疫情，谈到NGS技术的发展以及对医疗健康和公共卫生的价值和使命。

精准基因董事长王学刚先生（大会主持人刘静雅代发言）从行业历史出发，谈到行业从 “Why”、 “What” 发展到当下 “How” 的阶段，同时强调了政策、技术、人才的三大要素，给从业人士带来创新的价值和使命。

大会发起人基云惠康创始人郝向稳先生，从新冠疫情对技术要求和推进，谈到第七届N·GS创新开发者大会“责任 · 突破”的主题，在特殊时期以两地会场给大家提供交流平台。本次大会的主要内容包括队列研究、全基因组测序、单分子测序、单细胞行研报告、NGS驱动的新冠防控和血液病诊疗等主题。

△大会发起人、基云惠康创始人郝向稳先生

（照片/来源主办方，下同）

二、大会报告要点

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△上海瑞金医院曹亚南博士

1.曹亚南博士，上海瑞金医院

《ChinaMAP：中国代谢解析计划全基因组和表型研究》

1）全球超大规模前瞻性流行病学研究方面，强调样本的无偏选择、健康记录的长期追踪以及标准化问题，特别是表型数据的价值，包括影像学、随访数据等。大规模PRS（遗传病风险评分）要基于很好的表型和base data（基线数据）。

2）队列研究对标BioBank，其他参考的队列研究包括ExAC、TOPMed、DiscoverEHR、deCODE和23andme的队列数据等。

3）早期基于GWAS的Low-impact common variants到当下的High-impact common variants，方法学上包括高深度全基因组测序、基因芯片、建设大数据底层基础设施、实时定量PCR和CE等。

4）应用方面，除了较为常见的药物靶点发现，还包括人群基因变异差异等。例如ChinaMAP一期研究发现欧洲人群中最显著的2型糖尿病遗传风险TCF7L2基因变异（如rs7903146）在中国人中的频率很低。包括比较新冠相关的ACE2相关变异的全球比较分析发现在所有人群都易感。

5）中国代谢解析计划（ChinaMAP）涵盖500万份样本，包括DNA、血浆血清、尿液、唾液和粪便等，包括标准化临床数据（1000项指标/样本）和体外诊断数据（200项指标/样本）等。ChinaMAP一期于2020年上半年完成，获得1.41亿个高质量SNP和InDel，有50%是Novel低频突变，发现不同地域的差异和人群疾病变异等（比如甲亢甲减在东亚人群发病率较高等），从头构建设计了基于中国人群的基因芯片。所有的数据都可以在线查询：mBiobank （www.mBiobank.com）。

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△香港中文大学董梓瑞博士

2.董梓瑞博士（代曹光伟博士），香港中文大学

《基于全基因组测序的染色体结构变异检测方法与临床应用》

1）传统基因芯片的局限，包括Probe density的依赖性以及对于检测mosaicism检测率等。同时提出高深度测序目前临床还存在成本和数据分析的挑战。

2）董博士所在团队提出Low-coverage and high-pass的方法。通过standard deviation 以及嵌合比例等方法和特点来通过低深度测序检测CNV，应用于产前诊断。

3）董梓瑞团队和山东大学合作对反复流产数据1090对夫妇进行分析，发现倒位、致病性CNV等。整体上，提高结构重组的4%的检出率，并降低相应成本。

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△中国科学院慈维敏研究员

3.慈维敏研究员，中国科学院北京基因组研究所

《基于多组学技术的泌尿系统肿瘤精准医学研究》

1）表观遗传学架起了基因与环境之间的桥梁，以及在泌尿性肿瘤（前列腺癌、膀胱癌）发生过程起重要作用。上尿路尿路上皮癌（UTUC）诊断时在中国人群发生比例较高，其中食品或药品中含有马兜铃酸类（AA）植物有关。

2）通过基因组突变特征将中国UTUC患者分为2个亚型。其中AA Sig亚型发现于“多灶型”患者中，尿液cfDNA检测到AA Sig，可以作为术前分子标记物。而且AA亚型患者潜在对免疫检查点抑制剂治疗更敏感，肿瘤新生抗原更高。

3）液体活检三大指标：检测物（脑脊液、唾液、胸腔积液、尿液等）、检测指标和机器学习算法。目前缺乏临床可用肾癌标记物、前列腺癌PSA特异性差、膀胱癌灵敏度和特异度不足。而CNA区域较大释放的肿瘤来源ctDNA，有利于提高检测灵敏度。

4）团队研发UCDector用机器学习算法构建尿路上皮癌诊断分类器，平均灵敏度86.5%，平均特异度94.7%。目前多类分类器的准确率较低（约70%），团队构建了二类（5mC和CNA）分类器GUseek。

△南京大学于汝佳博士

4. 于汝佳博士（代应轶伦教授》，南京大学

《纳米孔道单分子技术的机遇与挑战》

1）纳米孔单分子测序基于高时间分辨率、无标记和高通量、单分子测量的需求。基本原理是，当碱基通过纳米孔时产生离子流的电信号（其中孔道大小与单分子尺寸匹配），对电信号进行统计分析（阻断时间、阻断电流、信号频率、信号形状）。

2）纳米孔测序的核心技术是孔道蛋白。2014年第一次多肽过孔试验，2019年研发出第一台超低电流检测仪器。目前设备和分析已经ready，正在和华大等进行合作产业化，本科二年级学生经过两天培训可以操作。解决PolyA长度的问题，无需酶可以降速，且降速提高1000倍，达到2毫秒/碱基，超灵敏识别与传感，实现单个分子酶降解实时监测等。

3）除了单个碱基的分辨，可以实现对混合样品的DNA甲基化、DNA损伤检测，对DNA磷酸化酶和蛋白激酶进行分析、单个分子动态折叠路径分析、单个蛋白质测序研究。未来将在单分子构想变化动力学、单分子合成及单细胞诊疗方面进行进一步研究。

5. 肖传乐博士，中山大学

《高通量单分子单细胞全长转录组测序技术在角膜修复中的应用》

1）针对单分子测序（三代测序，以PacBio和ONT为例）的单细胞转录组测序，有效通量、成本、精度等方面均有优劣，因此提出多个转录本连接成长链分子构想，解决转录本平均长度短（2k)与CCS插入片段长（15k）的矛盾；同时提出单细胞不调取（全长）连接方案，连接显著提高了PacBio CSS加载序列长度和通量。

2）对比二代和三代测序技术， barcode和基因表达量高度一致，二代和三代基于基因表达量细胞分群基本一致。

3）在眼角膜修复过程应用单细胞分析，发现有大量基因表达的主要丰度isoform发生了切换，预示着角膜修复过程中独特的分子机制。

6. 胡江先生希望组科技

《Fast and accurate genome assembly and polish tools for long reads》

1）单分子测序相对NGS的特点主要是长读长(2M），无需PCR继而没有序列偏好性，错误率上目前平均达到85~95%，校正后97-99%（10-15kb）， HiFi数据达到95%（20-100kb）。

2）希望组研发的组装软件NextDenovo，校正后，包括对嵌合体的split和错误率较高的序列kmer分析等，比目前主流单分子序列组装软件快20-80倍，准确率上，以65x、10.92Gb、平均长度16.68kb的数据为例，初步组装后BUSCO assesment为73.30%，校对后达到98.20%，数据比对率约为98.51%。