你和猪之间只差10把香蕉——基因组测序将成为大众消费品

今天我们先来盘点一番与人类基因组相似度较高的物种，再对这种相似性产生的原因加以简介。

人和人：基因相似度高达99.9%。

其余基因决定了你的肤色、发色、是否容易患 ... APP下载 | 关于维科号 | 侵权举报 | OFweek首页 发表 文章 微头条 视频 提问 课程 首页/ 医疗科技/ 正文 发文 评论 微博 空间 微信 你和猪之间只差10把香蕉——基因组测序将成为大众消费品 AI产业研究中心 2019-03-2114:54 发文 "你真是头猪"这句经常作为朋友之间调侃的话，近些年来被越来越多的科学研究证明可能真有几分道理。

科学家们将猪的基因组与人的基因组进行比对后，发现它们之间有极高的相似性。

也就是说，人和猪确实"共享"了很多基因。

不光是猪，在动植物界中还有很多物种与人类的基因组存在相似性。

这其中既有黑猩猩一类灵长目近亲，也有酵母乃至香蕉等与人类完全不搭界的物种。

今天我们先来盘点一番与人类基因组相似度较高的物种，再对这种相似性产生的原因加以简介。

人和人：基因相似度高达99.9%。

其余基因决定了你的肤色、发色、是否容易患特定疾病……人体有30亿碱基对，这些基因构件造就了我们。

但在这三十亿碱基对中，只有很小一部分独属于你。

人和黑猩猩：2005年，一项研究表明，人类和黑猩猩的基因相似度高达96%。

在演化进程中，黑猩猩和人类的亲缘关系最近。

黑猩猩是目前与人类基因组相似程度最高的动物。

从形态特征以及生殖过程来看，黑猩猩都与人类很接近，基因组有很高的相似性也不足为奇。

进化基因组学的研究显示，人类的祖先与黑猩猩的祖先大约在500-600万年前分开，各自进化成了现在的形态。

人和猫：其实，猫比你想象的更像人。

2007年，一项研究发现，人类和阿比西尼亚家猫的基因相似度高达90%。

这也从一个侧面反映出了猫的智慧程度实际上可能超过我们对它们的固有印象。

对猫的驯化最初发生在大约1万年前，而且最初可能是猫主动将自己委身于与人类的这种共生关系中。

证据显示，当时的野猫以捕猎田鼠作为交易筹码接近人类，从而获取一点额外的蛋白质和食物。

人和老鼠：在蛋白质编码基因方面，人类和老鼠的相似度高达85%；但非编码基因的相似度只有50%。

美国国家人类基因组研究所认为，这种相似度来源于8千万年前的共同祖先。

小鼠作为目前科学研究中最常用的模式动物，与人类基因组的高度相似性是其中很重要的原因。

人和牛：2009年，《Science》发表了一份报告，称人类和家养牛的基因相似度为80%。

是的，你没有看错，我们的基因组跟奶牛也有80%左右的相似性，这一数据甚至高于与我们拥有更近共同祖先的啮齿类。

科学家们对此给出的解释是啮齿类更小的体型催生了更快的繁殖周期和更高的繁殖能力，从而使得种群的演化能力和基因突变进程大大加速。

人和果蝇：人类和昆虫的基因相似度稍有下降。

举例而言，人类和果蝇的致病基因相似度为61%。

这很重要，因为NASA通过研究昆虫，探究太空旅行对基因造成的影响。

人和鸡：尽管这种身披羽毛的下蛋动物和人类样貌差异极大，鸡的生殖方式跟哺乳动物完全不同，但基因比对的结果显示，鸡的体内依然有60%的基因与人类相似。

人和香蕉：人类和香蕉的基因相似度竟高达60%！这简直令人诧异。

大盘点中唯一一种植物出现了，它就是香蕉！一种连动物都不是的生物，居然跟人类的基因有60%的相似性，香蕉基因组与人的相似程度之高确实出乎很多人意料。

人和酵母：酵母是一种单细胞真菌，因为在生物学实验中经常会用到，所以有人将它的基因组与人的基因组进行了比较。

结果发现这种单细胞生物，依然有26%的基因与人类相似。

以上，是笔者为大家盘点了8种生物与人类基因组进行相似性比较的结果。

有人可能会问盘点中为什么没有其它我们熟悉的动物？可能大家不知道，不是科学家们不去做其他基因组测序，是因为要完成这项少比对工作耗时耗力耗财，而且还有技术限制，所以目前完成全基因组测序的大多属于对人类有意义或者有科研价值的生物，而对于用于医疗等方面的人类基因组测序，也是近年来发展的。

全球基因组测序现状年初，引领全球的人类基因组学的英国政府宣布在接下来五年内将完成“100万人组基因计划”;美国政府也在两年前宣布启动为期十年的任何18岁以上美国人都可以参与的“allofus”基因组计划;2016年12月中国启动“中国十万人基因组计划”……目前，各国政府纷纷启动了自己国家的大规模基因组计划,开始朝着精准医疗的目标迈进。

不少科技公司看准基因大数据行业爆发性增长趋势,也开始积极布局抢占基因测序市场，尤其是在人工智能等技术推动下,人工智能企业的基因组测序优势愈加明显，也逐渐成为舞台的主角。

例如，在美国，谷歌发布并开源了一个名为DeepVariant的工具，可用于绘制人类全基因组序列，帮助寻找可能导致癌症、糖尿病、遗传性肾病等疾病的变异基因。

在中国，深兰科技生命科学院基因组科学家团队通过建立基因组特定的人工智能机器学习模型，把传统数量性状模型（QGM）纳入机器学习框架，使用特征选择（特性选择），降维，偏最小二乘法（PLS），随机森林（RF）和深度神经网络（DNN）等方法迅速提升了预测精度，减少了训练数据用量，使得基于基因组信息高准确度地预测人的疾病风险、心智能力、长相、身高等逐渐成为可能。

谁能想到，仅在十多年之后，随着技术的发展和成熟，完成全基因组测序的成本已经从当年的30亿美元，逐渐降低到数十万美元，数千美元甚至更低，基因组测序也将成为面向大众的消费级产品进入每个家庭。

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