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热门主题报告 / 基因组学

本报告由 MaltSci•麦伴科研 基于最新文献和研究成果撰写

长读序列测序的应用有哪些？ ​

摘要 ​

长读序列测序技术（Long-Read Sequencing, LRS）近年来在生物医学领域的应用愈加广泛，尤其是在基因组学、转录组学和临床研究中显示出其独特的优势。长读序列测序能够提供更长的读长，通常可达数千个碱基对，从而更有效地解析复杂的基因组结构、识别结构变异以及进行全转录组分析。与传统短读序列测序技术相比，长读序列测序在处理复杂基因组、识别重复序列及大型结构变异时，能够提供更全面的信息，避免了重要变异的遗漏或误判。在癌症基因组研究和遗传疾病诊断中，长读序列测序展现出巨大的应用潜力，显著提高了分子诊断的成功率，并为个性化医疗提供了新的思路。本文系统综述了长读序列测序的基本原理及其在基因组学、转录组学、微生物基因组研究及个性化医疗中的具体应用实例，强调了其在癌症研究和遗传疾病诊断中的重要性。长读序列测序不仅提升了对基因组复杂性的理解，还为临床实践带来了新的机遇。未来，随着技术的不断优化和成本的降低，长读序列测序有望在更多领域发挥重要作用，推动生物医学研究和精准医学的发展。

大纲 ​

本报告将涉及如下问题的讨论。

  • 1 引言
  • 2 长读序列测序技术概述
    • 2.1 长读序列测序的原理
    • 2.2 与短读序列测序的比较
  • 3 长读序列测序在基因组学中的应用
    • 3.1 复杂基因组的组装
    • 3.2 结构变异的检测
  • 4 长读序列测序在转录组学中的应用
    • 4.1 全转录组测序
    • 4.2 可变剪接的分析
  • 5 长读序列测序在微生物基因组研究中的应用
    • 5.1 微生物多样性研究
    • 5.2 病原体的鉴定与追踪
  • 6 长读序列测序在个性化医疗中的应用
    • 6.1 癌症基因组分析
    • 6.2 遗传疾病的诊断
  • 7 总结

1 引言 ​

长读序列测序技术（long-read sequencing, LRS）近年来在生物医学领域的应用愈加广泛，尤其是在基因组学、转录组学和临床研究中显示出其独特的优势。与传统的短读序列测序技术相比，长读序列测序能够提供更长的读长，通常可达数千个碱基对，从而更有效地解析复杂的基因组结构、识别结构变异以及进行全转录组分析[1][2]。随着测序技术的不断进步和成本的逐渐降低，长读序列测序在基础研究和临床应用中的潜力日益显现，为精准医学的发展提供了重要支持[3][4]。

在研究背景方面，长读序列测序的兴起源于对传统短读序列测序技术局限性的反思。短读测序技术虽然在数据生成速度和成本上具有优势，但在处理复杂基因组、识别重复序列及大型结构变异时，常常无法提供足够的信息，导致某些重要变异被遗漏或误判[5][6]。因此，长读序列测序的出现，填补了这一技术空白，尤其是在癌症基因组研究和遗传疾病诊断中，展现了其巨大的应用潜力[2][7]。

长读序列测序的研究意义不仅体现在其技术本身的创新上，更在于其对生命科学研究和临床医学的深远影响。通过提供更高的解析度，长读序列测序有助于科学家们更好地理解基因组的复杂性及其与疾病之间的关系。这种技术的应用使得我们能够识别和分析之前难以检测的结构变异，进而揭示疾病的分子机制[3][4]。在临床实践中，长读序列测序不仅提高了遗传病的诊断率，还为个性化医疗提供了新的思路，帮助医生制定更为精准的治疗方案[7][8]。

当前，长读序列测序技术的应用已覆盖多个领域，包括癌症基因组学、微生物基因组研究、转录组学以及个性化医疗等。具体而言，在基因组学中，长读序列测序被广泛应用于复杂基因组的组装和结构变异的检测[2][9]；在转录组学中，它能够进行全转录组测序和可变剪接的分析[5][10]；在微生物基因组研究中，长读序列测序技术有助于深入研究微生物的多样性及病原体的鉴定与追踪[11][12]；在个性化医疗方面，该技术的应用则主要集中在癌症基因组分析和遗传疾病的诊断上[3][7]。

本文将系统综述长读序列测序的应用，首先介绍长读序列测序的基本原理及其与短读序列测序的比较，随后深入探讨其在基因组学、转录组学、微生物基因组研究及个性化医疗中的具体应用实例。最后，本文还将讨论长读序列测序在未来可能面临的挑战及发展方向，以期为研究人员和临床工作者提供有价值的参考。通过对这一前沿技术的全面分析，期望能够为生物医学研究和临床实践带来新的启示和推动。

2 长读序列测序技术概述 ​

2.1 长读序列测序的原理 ​

长读序列测序技术（Long-Read Sequencing, LRS）在近年来的基因组科学中取得了显著进展，成为了解人类基因组复杂性的重要工具。其应用领域涵盖了癌症基因组学、临床诊断、植物病理学、微生物研究等多个方面。

在癌症研究中，长读序列测序技术的优势在于能够精确检测结构变异（SVs），如转座元件的长插入（例如LINE-1）。传统的短读序列技术往往在检测复杂的结构变异时存在局限性，而长读序列技术则提供了对整个基因组、转录组和表观基因组的全面视图，从而揭示了以往技术难以识别的基因组和转录组的变化[2]。例如，长读序列能够有效识别与癌症相关的复杂基因组重排，促进对癌症发生机制的理解，并为新药开发提供新的策略[9]。

在临床应用方面，长读序列测序被用于分子诊断和治疗选择，尤其是在精准医学领域。其能够覆盖传统短读测序无法解析的基因组区域，显著提高了分子诊断的成功率。研究表明，长读序列技术可以覆盖98%的短读测序死区，并成功识别出多种变异，包括小变异和结构变异[13]。这为临床上复杂疾病的诊断提供了新的解决方案。

在植物病理学领域，长读序列技术的应用正在迅速扩展，帮助研究植物与病原体的相互作用。通过长读序列，可以更准确地分析植物基因组和转录组的复杂性，识别关键的结构变异和表观遗传标记，从而推动植物新品种的开发和病害管理技术的改进[14]。

此外，长读序列测序还在微生物研究中发挥着重要作用，尤其是在解析细菌基因组结构和抗药性基因的多样性方面。研究显示，长读序列能够揭示细菌基因组中抗药性基因的复杂结构，帮助理解抗药性传播的机制[11]。

长读序列测序技术的原理基于其能够生成长达数千到数十万碱基对的读段，能够跨越和解析基因组中的复杂和重复区域。这种能力使得长读序列在基因组组装、变异识别和表观基因组分析中具有显著优势。随着测序通量和计算方法的进步，长读序列测序正逐步向临床队列研究和疾病诊断的方向发展[4]。

总的来说，长读序列测序技术的广泛应用正在推动基因组学的进步，为我们提供了更深入的理解人类基因组及其在健康和疾病状态下的复杂性的新机会。

2.2 与短读序列测序的比较 ​

长读序列测序技术（Long-Read Sequencing, LRS）近年来在基因组学领域得到了广泛应用，其能力在于提供对复杂和重复基因组区域的高分辨率见解，解决了传统短读序列测序（Short-Read Sequencing, SRS）无法有效解析的多种问题。LRS技术的出现使得在多个生物医学领域的应用成为可能，尤其是在癌症研究、遗传疾病诊断和微生物基因组学等方面。

在癌症研究中，长读序列测序技术被用于检测结构变异（Structural Variants, SVs），如基因融合、大规模缺失和其他染色体重排。研究表明，长读序列测序能够精确识别复杂的结构变异，这些变异在传统短读序列测序中往往难以检测。例如，在对肺癌基因组的研究中，长读序列技术不仅能够检测已知的癌变突变，还能揭示复杂的突变结构[10]。此外，长读序列测序还为癌症的早期检测和监测提供了新的可能性，能够更全面地理解癌症的分子病因[2]。

在遗传疾病的研究中，长读序列测序克服了短读序列在复杂基因组区域中的覆盖不足问题，提供了对遗传变异的深入解析。这项技术在临床应用中显示出提高分子诊断率的潜力，能够识别短读序列技术无法捕捉的遗传变异，从而帮助揭示新的疾病机制[7]。例如，长读序列技术能够覆盖传统测序的“死区”，并通过精确调用这些区域的变异，显著提高了对罕见变异的检测能力[8]。

在微生物基因组学方面，长读序列测序技术能够提供对细菌基因组的全面视图，特别是在识别抗生素抗性基因的上下文中。通过对细菌基因组的长读测序，研究人员能够获得完整的染色体和质粒序列，进而分析抗性基因的变异和移动性[11]。这种技术的应用不仅有助于理解细菌的抗药性机制，也为公共卫生监测提供了强有力的工具。

与短读序列测序相比，长读序列测序在以下几个方面具有明显优势：

  1. 读长：长读序列技术能够生成数千到数万碱基对的读长，这使得其能够跨越复杂的重复区域，提供更完整的基因组组装[1]。
  2. 结构变异检测：长读序列技术在识别结构变异方面的准确性远高于短读序列，能够捕捉到短读序列无法检测的复杂突变[3]。
  3. 表观基因组分析：长读序列能够直接获取DNA甲基化信号，增强了对分子表型的解析能力[4]。

尽管长读序列测序在多个领域展现出巨大的潜力，但在成本、通量和数据分析复杂性等方面仍面临挑战。因此，未来的研究需要进一步优化长读序列测序的成本效益，提升其在临床和研究中的应用[5]。

3 长读序列测序在基因组学中的应用 ​

3.1 复杂基因组的组装 ​

长读序列测序技术在基因组学中的应用日益广泛，特别是在复杂基因组的组装方面展现出了显著的优势。随着技术的进步，长读测序已成为解析人类基因组和其他生物复杂基因组的重要工具，能够提供高分辨率的基因组信息，尤其是在处理复杂和重复区域时。

首先，长读测序能够生成长度达到数十千碱基对的读取，极大地改善了基因组组装的连贯性和质量。传统的短读测序技术通常面临着无法有效解析复杂重复区域的局限，而长读测序则能够跨越这些区域，解决许多在短读技术下难以处理的结构变异（SVs）[5]。例如，长读测序在癌症基因组学中应用广泛，能够精确识别和表征结构异常，包括大型缺失、基因融合和其他染色体重排[10]。

其次，长读测序在临床应用中的潜力也不容忽视。它可以用于分子诊断和治疗选择，为精准医疗提供有价值的工具。长读测序技术能够覆盖传统短读测序无法解析的基因组区域，从而提高分子诊断的成功率。例如，有研究显示，长读测序能够覆盖98%的短读测序死区，发现了之前未被识别的免疫缺陷相关变异[13]。

此外，长读测序还被用于揭示人类基因组中的遗传变异和致病突变，特别是在肿瘤研究中。它能够提供全基因组、转录组和表观基因组的综合视图，识别以前技术遗漏的变异类型，进而推动癌症的早期检测和疾病监测[2]。通过将长读测序与机器学习和人工智能技术结合，未来有望进一步提升癌症基因组分析的分辨率[2]。

总之，长读测序在复杂基因组的组装和解析方面展现出独特的优势，尤其是在癌症基因组学和临床应用中，其能力和潜力正在不断被挖掘。随着技术的不断发展和优化，长读测序有望在基因组学研究和临床诊断中发挥越来越重要的作用[3][4][5]。

3.2 结构变异的检测 ​

长读序列测序技术在基因组学中具有广泛的应用，尤其在结构变异（SVs）的检测方面展现出显著的优势。结构变异包括插入、缺失、重复、反转及复杂重排等，传统的短读测序技术往往难以准确捕捉这些变异，导致许多遗传疾病和癌症的病因未被识别。

首先，长读序列测序技术如Pacific Biosciences（PacBio）和Oxford Nanopore Technologies（ONT）能够提供更长的读取长度，从而有效识别复杂和重复区域的结构变异。这些技术在癌症基因组学中的应用尤为突出，许多研究已经证明，长读测序能够精确检测包括转座元件（如LINE-1）引起的长插入在内的结构变异[9]。通过揭示SV位点周围的表观基因组状态（如DNA甲基化和单倍型信息），研究者能够更深入地理解这些变异的生物学影响。

其次，长读序列测序在罕见遗传疾病的诊断中也显示出其变革性的潜力。由于短读测序的技术限制，许多结构变异未被充分识别。长读测序技术能够在整个基因组范围内准确识别SV，包括在以前难以到达的区域，如重复序列和片段重复。相关研究强调了生物信息学工具在结构变异检测和解释中的重要性，这些工具如Sniffles2、SVIM和cuteSV等，已被用于发现新的致病途径和解决以往未被检测的病例[15]。

在临床应用方面，长读序列测序技术被用来提高分子诊断率，能够覆盖传统短读测序无法解释的基因组区域，从而识别出新的变异。例如，一项研究表明，长读测序可以检测到在短读测序中未能发现的免疫缺陷相关变异[13]。此外，长读测序在癌症基因组分析中也被用于精确识别和表征结构异常，如大规模缺失、基因融合及其他染色体重排，这些变异在临床样本中也得到了证实[10]。

最后，长读序列测序的应用还扩展到植物基因组研究中，通过对大豆等作物的全基因组重新测序，研究者们识别出了与重要农艺性状相关的365,497个结构变异，这些变异显著影响了大豆的生产和市场价值[16]。这种技术不仅推动了对植物基因组的理解，也为作物改良提供了新的分子标记。

综上所述，长读序列测序在结构变异的检测方面展现了强大的能力，能够推动遗传学、肿瘤学以及植物基因组学等多个领域的研究进展。随着技术的不断发展和成本的降低，长读测序在临床和研究中的应用将更加广泛，预示着基因组学的未来将更加明亮。

4 长读序列测序在转录组学中的应用 ​

4.1 全转录组测序 ​

长读序列测序（Long-read sequencing）在转录组学中的应用日益广泛，特别是在全转录组测序方面，其优势显著。长读测序技术能够提供全长转录本的测序，从而实现对复杂转录异构体的准确表征，超越了传统短读测序方法的局限性。

首先，长读测序能够全面捕获转录组的多样性。通过对全长转录本的测序，研究人员能够识别出数以万计的新转录本，甚至在已经很好注释的基因组中也能发现新的、低表达的、往往是样本特异性的转录本（Monzó et al., 2025）。这种能力使得长读测序在研究基因表达的复杂性和变异性方面成为一种基础性技术，特别是在疾病研究中。

其次，长读测序在癌症研究中的应用尤为突出。例如，在对人类胰腺癌细胞系的研究中，使用长读RNA测序技术生成了高覆盖度的转录组数据，提供了对转录结构的准确表征（Luo et al., 2025）。这项研究展示了长读测序在转录组注释、异构体发现和与其他组学数据整合中的重要作用，促进了对癌症生物学的深入理解。

长读测序还能够解决传统短读测序在识别替代剪接事件和新异构体方面的不足（Lian et al., 2019）。通过结合长读和短读测序，研究人员能够更全面地分析替代事件和新异构体，从而为癌症基因组功能的深入特征化提供了更深刻的视角。

此外，长读测序在植物病理学研究中也显示出其变革性潜力。长读测序技术使得研究人员能够更高效地分析植物和病原体的基因组和转录组，推动了植物病原体相互作用、疾病管理技术及新植物品种的开发（Hamim et al., 2022）。这些应用不仅具有经济效益，还对农业生产具有重要影响。

最后，长读测序在单细胞转录组学（scRNA-Seq）中的应用也在不断发展。传统的短读scRNA-Seq方法在提供完整转录本覆盖、解析异构体和识别新转录本方面的能力有限，而长读scRNA-Seq技术克服了这些限制，使得对全长转录本的表征成为可能（Kumari et al., 2024）。随着准确性、可及性和成本效益的提高，长读scRNA-Seq正在逐渐成为研究细胞异质性的热门工具。

综上所述，长读序列测序在转录组学中的应用涵盖了从基础的转录本识别、复杂转录异构体的解析到癌症和植物病理学研究等多个领域，其强大的能力为生物医学研究提供了新的视角和工具。

4.2 可变剪接的分析 ​

长读序列测序（long-read sequencing）在转录组学中的应用主要体现在对可变剪接（alternative splicing, AS）的深入分析和理解。以下是长读序列测序在这一领域的几项重要应用：

  1. 全长转录本的恢复和定量：长读序列测序技术，如Oxford Nanopore技术，能够实现全长转录本的恢复，这为分析可变剪接过程提供了基础。通过长读测序，研究人员能够更全面地识别和定量转录本中的可变剪接事件，从而揭示转录组的复杂性和多样性[17]。

  2. 新转录本和剪接变体的识别：长读测序能够识别许多以前未注释的转录本和剪接变体。例如，在一项研究中，研究人员利用长读测序技术识别出电压门控钙通道亚单位基因CACNA2D2的新转录本，表明该技术在发现新的剪接变体方面具有重要潜力[17]。

  3. 复杂剪接模式的解析：长读测序在解析复杂和差异剪接模式方面表现出色。与短读测序相比，长读测序能够覆盖整个RNA序列，从而更好地区分可能影响RNA调控或蛋白质功能的剪接变化。这种能力使得长读测序在研究涉及复杂剪接的生物过程（如细胞分化）时尤为重要[18]。

  4. 单细胞转录组分析：结合单细胞测序技术，长读测序能够提供更细致的转录组特征，识别不同细胞类型中表达的特定转录本。例如，在对小鼠视网膜细胞的研究中，长读测序识别了44,325个转录本，其中38%为之前未表征的转录本，显示出该技术在细胞特异性剪接分析中的应用潜力[19]。

  5. 药物代谢相关基因的剪接分析：长读测序还被应用于分析与药物代谢相关的基因的可变剪接特征，通过评估剪接变体的表达情况，研究人员能够更好地理解药物反应的生物学基础[20]。

  6. 疾病相关剪接变体的研究：长读测序在疾病研究中也展现了重要应用，尤其是在识别与疾病相关的剪接变体方面。通过长读测序，研究人员能够更清晰地链接剪接定量性状位点（sQTLs）与转录本中的疾病相关蛋白质变异，从而为疾病机制的理解提供新的视角[21]。

综上所述，长读序列测序在转录组学中的应用为可变剪接的研究提供了强大的工具，能够揭示转录本的多样性和复杂性，并推动我们对基因表达调控机制的理解。

5 长读序列测序在微生物基因组研究中的应用 ​

5.1 微生物多样性研究 ​

长读序列测序技术在微生物基因组研究中展现出显著的应用潜力，尤其在微生物多样性研究方面。随着高通量长读DNA测序的出现，科学家们能够从环境样本中大规模回收微生物基因组，这在以往是一个巨大的挑战。例如，Sereika等人（2025年）通过对154个土壤和沉积物样本进行深度长读Nanopore测序，成功恢复了15,314个之前未描述的微生物物种的基因组，显著扩展了已知微生物的多样性[22]。

长读测序技术的优势在于其能够生成数十千碱基长的读取，这对于微生物研究尤为重要。Hu等人（2020年）指出，尽管长读测序的每碱基错误率高于传统短读测序，但其在微生物组研究中的应用依然显示出良好的可行性，尤其是在精确估计物种丰度方面[23]。长读测序能够提供完整的微生物基因组信息，帮助科学家更好地理解微生物的组成及其功能。

此外，长读测序还促进了微生物群落的功能分析。例如，Agustinho等人（2024年）强调，长读测序技术在增强病原体分型、生成准确且完整的组装基因组及改善微生物分类和分析方面发挥了重要作用。这些进展不仅源于测序准确性的提高，还得益于快速变化的分析方法[24]。

长读测序的另一个重要应用是在复杂微生物生态系统中的完整基因组恢复。Arumugam等人（2021年）通过长读测序技术从活性污泥富集微生物群体中恢复了22个完整的基因组，这些基因组中包括一些在污水生物处理过程中发挥关键功能的微生物[25]。这种能力使得研究人员能够获得更高质量的参考基因组，从而为微生物的生态功能提供更深入的理解。

总之，长读序列测序在微生物多样性研究中具有广泛的应用潜力，能够为微生物基因组的完整性、分类及其生态功能提供重要的洞察。这项技术的进步不仅推动了微生物组学的发展，也为公共卫生和生态学研究提供了新的工具和视角。

5.2 病原体的鉴定与追踪 ​

长读序列测序（Long-Read Sequencing, LRS）技术在微生物基因组研究中的应用，尤其在病原体的鉴定与追踪方面，展现出了显著的优势和潜力。长读序列测序技术能够生成更长的序列读段，相比传统的短读序列测序技术，具有更高的准确性和更好的覆盖度，这使得它在复杂的微生物群落中进行病原体鉴定时，能够提供更全面的信息。

首先，长读序列测序在病原体基因组的完整组装和特征分析方面表现出色。通过长读序列测序，研究人员能够准确识别和组装复杂的基因组区域，包括重复序列和结构变异，这在短读序列测序中往往难以实现。这种能力使得长读序列测序在微生物组装、分类和病原体特征化方面变得尤为重要。例如，Agustinho等人（2024年）指出，长读序列测序显著提高了病原体的分层特征化能力，并改善了微生物组的分类和特征分析[24]。

其次，长读序列测序在临床诊断中的应用也越来越受到重视。Hoang等人（2021年）强调，长读序列测序能够从临床样本中直接识别病原体，提供关于抗生素耐药性和流行病学信息的额外数据，这对于快速、准确地管理感染性疾病至关重要[26]。此外，Alzeer等人（2025年）在一项案例报告中展示了长读序列测序在肺炎合并感染诊断中的优势，成功识别了传统微生物学方法未能检测到的共感染病原体[27]。

长读序列测序还能够提升对新兴病原体的监测和追踪能力。通过对微生物多样性的深入分析，长读序列测序可以帮助识别新型病原体及其变异，及时响应潜在的公共卫生威胁。Bartlett等人（2021年）提到，使用深度学习方法结合长读序列测序，可以在测序过程中实时检测新型病原体，提高早期预警能力[28]。

综上所述，长读序列测序在微生物基因组研究中具有广泛的应用前景，尤其在病原体的鉴定与追踪方面，提供了更高的准确性和更丰富的信息。这些优势使得长读序列测序成为现代微生物学研究和临床诊断中不可或缺的工具，推动了相关领域的进步与发展。

6 长读序列测序在个性化医疗中的应用 ​

6.1 癌症基因组分析 ​

长读序列测序（long-read sequencing）在个性化医疗和癌症基因组分析中的应用正日益受到关注，其独特的技术优势使其能够在多个方面改善癌症研究和临床实践。

首先，长读序列测序提供了对复杂和重复区域的高分辨率洞察，这对于结构变异（SVs）的全面检测至关重要。这些结构变异在癌症的发生和发展中起着重要作用。研究表明，长读测序能够显著提高SV的检测精度，从而帮助识别与癌症相关的基因变异。例如，Sakamoto等人（2021年）指出，长读测序技术能够精确检测到癌症基因组中的结构变异，包括长插入和基因融合等，这些变异往往是传统短读测序所无法识别的[9]。

其次，长读序列测序在分析癌症基因组时，能够同时揭示表观基因组状态，包括DNA甲基化和单倍型信息，这对于理解结构变异的影响具有重要意义（Sakamoto et al. 2020）[10]。例如，在非小细胞肺癌的研究中，长读测序被用来识别复杂的结构异常，这些异常在关键癌症相关基因中被发现，如STK11和PTEN，进而揭示了这些突变的生物学相关性[10]。

在临床应用方面，长读测序被视为一种理想的工具，用于分子诊断和治疗选择。Oehler等人（2023年）强调，长读测序技术能够评估大规模复杂基因组区域，因而在精准医学中具有重要的应用潜力。这种技术的进步使得临床检测的准确性和有效性得到了显著提升[3]。

此外，长读序列测序的临床应用还体现在提高诊断率方面。Kobayashi等人（2022年）展示了通过长读测序覆盖传统短读测序无法解释的基因组区域，能够发现之前未被识别的变异，从而提高了分子诊断的成功率[13]。这种能力对于那些因传统方法未能确诊的患者尤其重要。

总的来说，长读序列测序在癌症基因组分析中的应用不仅增强了对癌症复杂性的理解，还推动了个性化医疗的发展，通过提供更为精确的分子特征，为癌症的早期检测和治疗策略的制定提供了新的机遇。这些技术的进步为未来癌症治疗的个性化和精准化奠定了基础。

6.2 遗传疾病的诊断 ​

长读序列测序（Long-Read Sequencing, LRS）在遗传疾病的诊断中展现出了巨大的潜力和应用价值。近年来，随着技术的不断进步，长读测序已成为解决复杂遗传疾病的重要工具，尤其是在结构变异（Structural Variants, SVs）检测方面。

首先，长读测序技术能够克服传统短读测序在处理复杂基因组区域时的局限性。短读测序通常在识别重复序列和结构变异方面存在困难，而长读测序则可以准确地识别插入、缺失、重复、倒位及复杂重排等多种结构变异。这些变异往往是导致罕见遗传疾病的根本原因[15]。例如，长读测序能够在以前无法接触的基因组区域中发现结构变异，进而揭示新的致病机制，并解决之前未被检测到的病例[7]。

其次，长读测序在临床应用中显示出了显著的诊断率提升。在一项研究中，长读测序能够覆盖传统短读测序无法解释的98%的基因组区域，这对于识别难以检测的变异尤为重要。研究表明，长读测序不仅能够准确检测小变异，其在识别结构变异方面的表现也远超短读测序[3]。例如，某些研究已经成功通过长读测序识别出与免疫缺陷相关的变异，这些变异在之前的基因组测序中未被发现[13]。

此外，长读测序还可以提供关于基因组甲基化的直接信息，这对于理解遗传疾病的表观遗传学机制至关重要。通过对长读测序数据的深入分析，研究人员能够揭示复杂的遗传变异如何影响基因表达和功能，从而为个性化医疗提供依据[5]。

在未来，随着成本的降低和技术的不断优化，长读测序有望在临床诊断中得到更广泛的应用。这一技术不仅可以提升遗传疾病的诊断率，还可能改变我们对病理变异的理解，推动个性化医疗的发展，使得针对特定遗传背景的治疗方案得以实施[29]。因此，长读测序在遗传疾病诊断中的应用前景广阔，将为许多患者带来新的希望。

7 总结 ​

长读序列测序技术在生物医学领域的应用展现了其在多个方面的巨大潜力。通过对复杂基因组的组装、结构变异的检测、全转录组的分析以及微生物基因组的研究，长读序列测序正在推动基因组学和个性化医疗的发展。当前的研究表明，长读序列测序在癌症基因组学和遗传疾病诊断中的应用尤为突出，其高解析度和全面性使得它能够识别传统短读测序无法捕捉的变异，为精准医学提供了新的可能性。然而，尽管长读序列测序在技术上已取得显著进展，仍面临成本、通量和数据分析复杂性等挑战。未来的研究应聚焦于优化这些方面，以进一步推动长读序列测序的临床应用和基础研究。随着技术的不断发展，长读序列测序有望在未来的生物医学研究中发挥更加重要的作用，为我们理解基因组复杂性及其在健康和疾病中的作用提供更深刻的见解。

参考文献 ​

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