HERRO方法流程概述。图片来源：《自然》(2026)。DOI: 10.1038/s41586-026-10563-y
由新加坡科技研究局基因组研究所（A*STAR GIS）领导的国际研究团队开发了一种名为HERRO的人工智能（AI）工具，该工具可能使生成完整、高质量的基因组组装变得更加容易且更具成本效益。
HERRO可以纠正由Oxford Nanopore Technologies（ONT）测序仪生成的纳米孔测序读数中的错误。ONT是长读长测序领域的领先企业，当科学家需要读取非常长的DNA片段时，这种技术越来越常用。这些长读长有助于研究人员研究较短测序读数难以处理的基因组复杂部分，例如重复DNA、着丝粒以及性染色体的困难区域。
在这项研究中，团队专注于ONT Simplex读数，这些读数来自单条DNA链，历史上比其他一些测序技术具有更高的错误率。HERRO通过使用深度学习来纠正这些读数中的错误，将准确性提高了多达100倍，从而解决了这一限制。这使研究人员能够使用单一长读长测序平台生成高质量的基因组组装，而无需依赖结合多种技术的更复杂工作流程。该论文已发表在《自然》杂志上。
完整基因组组装中准确性的重要性
基因组是生物体中的全部遗传指令集合。对于人类而言，它包含跨越两套染色体的大约六十亿个DNA"字母"，一套来自每位父母。准确且完整地读取这一蓝图有助于科学家了解遗传差异如何影响健康、疾病、进化和生物多样性。
基因组组装的一个关键挑战是区分测序错误和真正的生物差异。这一点很重要，因为人类是二倍体，意味着我们携带两套相似但不完全相同的大多数染色体。如果纠错工具过于激进，可能会意外地"平滑掉"这些遗传染色体副本之间的真正差异。
HERRO被设计为单倍型感知型，意味着它在提高ONT Simplex读数准确性的同时，保留了区分一条染色体副本与另一条的遗传差异。这有助于研究人员在不丢失可能具有生物重要性的信息的情况下，构建更准确、更完整的基因组组装。
HERRO可能解锁的应用
通过使纳米孔读数在完整基因组组装中更准确、更易于使用，HERRO可以帮助研究人员和行业用户：
- 捕获基因组的更完整画面，包括用标准方法难以研究的复杂区域，如重复DNA、着丝粒以及性染色体的困难区域。
- 改进遗传变异的检测，包括与遗传疾病、癌症和其他疾病相关的结构变异。
- 通过改进用于研究疾病风险、诊断和治疗反应的基因组图谱，支持精准医学研究。
- 通过减少对多个测序平台、单独的样本准备和大量DNA的需求，同时支持农业基因组学、生物多样性研究和生物技术的更广泛应用，扩展基因组学应用。
用更简单的工作流程构建完整的基因组图谱
当与最先进的基因组组装方法结合时，经HERRO纠正的纳米孔读数使团队能够重建完整的端到端人类染色体，包括具有挑战性的X和Y染色体。
这些被称为端粒到端粒（telomere-to-telomere）或T2T基因组组装。简单来说，这意味着科学家可以将染色体从一端到另一端重建，几乎没有或完全没有间隙。
研究团队还表明，HERRO可以在多个基因组和几种非人类生物体中提供高质量的完整基因组组装。这些结果与使用更复杂的多平台方法产生的组装相当或更好，但通过更简单的工作流程和更低的DNA材料需求实现。
A*STAR GIS人工智能与计算助理主任、克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院教授Mile Šikić博士表示："HERRO展示了AI如何使超长纳米孔读数足够准确，以用于高质量的完整基因组图谱。这可能使完整基因组组装对全球研究变得更简单、更具可扩展性和更具成本效益。"
A*STAR GIS科学家、克罗地亚萨格勒布大学电气工程与计算学院Dominik Stanojević博士表示："HERRO在提高测序准确性的同时，保留了染色体副本之间的真正差异。这有助于研究人员构建更准确的基因组组装，特别是在标准方法可能遗漏的复杂区域。"
Oxford Nanopore Technologies首席科学官Lakmal Jayasinghe博士表示："通过利用经HERRO纠正的纳米孔读数，我们证明了使用单一测序技术可以实现高质量的端粒到端粒基因组组装，在简化工作流程的同时保持准确性。"
出版详情
Dominik Stanojević等人，《使用HERRO纠正的纳米孔Simplex读数进行端粒到端粒组装》，《自然》(2026)。DOI: 10.1038/s41586-026-10563-y
期刊信息：《自然》
临床类别
临床遗传学 实验室医学
提供方：新加坡科技研究局（A*STAR）
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