值得关注的技术：非模式生物

        《Nature  Methods》盘点2011年度技术，选出了最受关注的技术成果：人工核酸酶介导的基因组编辑（genome  editing  with  engineered  nucleases）技术。

　　除了基因组编辑以外，《Nature  Methods》也整理出了2011年最值得关注的几项技术，分别为：单细胞技术（Single-cell  methods）、功能基因组资源（Functional  genomic  resources）、糖蛋白组学（Glycoproteomics）、单倍体因果突变（Causal  mutations  in  a  haploid  landscape）、单层光生物成像（Imaging  life  with  thin  sheets  of  light）、非模式生物（Non–model  organisms）、光基础电生理学（Light-based  electrophysiology）和RNA结构（RNA  structures  ）。

　　模式生物研究满足了遗传统一性，以及实验室研究环境的需要，但是现有的模式生物缺少许多有趣的特征，而且受限于解答进化和生态方面的问题，新一代测序技术的发展从根本上，延伸了遗传研究的范围，普及到了非模式生物和野生型群体，使之成为了值得期待的研究领域。

　　许多进化和生态学研究在功能性表型变异相关的序列变异方面的研究几乎为零，要想评估各种个体中多个标记，其关键在于找到相关性，这正是新一代测序技术能做到的，而且成本低，可以在一个实验中完成。

　　一种借助于基因分型测序的方法能在没有参考序列的情况下，获得大量的标记。比如限制性酶切位点可用于分析DNA序列和多态序列复杂性降低，只有在某种特殊位点周围延伸的序列在基因组中分散存在。这样获得的标记能用于定量性状轨迹的绘制，分析相关性，以及追踪自然群体中的进化情况。

　　这些方法帮助研究人员提出了与生物进程有关的一些有趣观点，比如适应辐射（adaptive  radiation）——一个谱系中表型多样性的进化。靶向基因或者获选基因的序列测定同样也能用于识别一些驱动进程中的等位基因突变，比如类似蝴蝶翅膀模拟这样的驱动进程，这是趋同进化的典型范例。无参考基因组的转录组分析（De  novo  Transcriptome  Analysis）工具，以及数字标记方法也帮助科学家们在无参考基因组的情况下，进行编码序列变化，以及基因表达变化的研究。

　　生物信息成本的大幅下降，以及越来越熟练的技巧普及了全基因组测序项目，比较基因组学研究也成为了可能。在关键进化研究位置的已完成基因组测序的生物，也能更好的被用于发育生物学的研究，举例来说，一种称为穗苔的植物是真根植物最早期出现的种类之一，其基因组的测序能帮助解答这些结构第一次是如何进化而来的。

　　非模式生物分析方法也可以参考与之相关的已解析参考基因组，大型全基因组测序计划，比如10K基因组项目就是为了了解多种进化相关性物种之间的具体相关性，其中很多可以用于保守性基因组研究。

　　很快科学家们将可以进行群体基因组，那些还未受到关注的有趣生物的基因组分析也许将给我们带来惊喜。