高同源區段是基因組測序和組裝中的關鍵難點之一，其核心問題在于：當序列高度相似時，測序產生的短讀長無法被單一且正確地定位到基因組上的特定位置。

一、讀長的限制

短讀長測序存在固有缺陷：當序列中存在長度超過讀長的重復元件時，短讀長無法捕獲重復區域兩端的獨特序列。

無法錨定：由于這一固有缺陷，無法確定讀長究竟屬于哪一個特定的拷貝。

二、軟件算法組裝困難

重疊群構建困難：軟件依賴序列重疊部分進行拼接。在高同源區段，一個讀長可能與多個不同來源的讀長重疊，導致軟件無法確定單一的重疊路徑。

這會導致兩種算法錯誤：

1. 壓縮：軟件誤將多個相似的拷貝“合并"或“壓縮"成一個共識序列，導致組裝出的基因組丟失真正的拷貝數和序列多樣性。這是最常見的錯誤。

2. 碎片化：軟件在拼接點時發現多條可能路徑，因無法抉擇而終止當前重疊群的延伸，導致組裝碎片化。即使高同源區段本身被正確組裝，也難以定位到基因組的正確位置。

三、比對階段：讀長定位模糊

在重測序項目中，需要將個體的測序讀長比對回參考基因組。

定位讀長多：一個來自高同源區段的讀長可以與參考基因組上的多個位置匹配。

信息丟失：常規比對軟件會隨機分配位置，或直接丟棄這些讀長，導致該區域的序列覆蓋度計算失真，變異檢測（SNP/Indel）無法進行。無法確定檢測到的變異是真實變異，還是比對錯誤。

四、注釋階段：功能判斷混亂

基因拷貝數判定：由于組裝時的壓縮錯誤，注釋軟件會降低高同源基因拷貝數量。

假基因與功能基因的混淆：高同源區段內，兩種基因可能并存，它們序列高度相似。精確注釋需要高分辨率來區分一個拷貝，這在不完整的組裝上幾乎不可能實現。

進化分析失真：基于錯誤組裝進行的進化分析結論自然錯誤。

翼和生物——高同源SNP分型技術

創新的技術原理：長片段跨越捕獲

核心技術：采用多重長片段PCR，能夠擴增出5kb-10kb的長片段。

解決核心難點：通過在與高同源區段相鄰的、序列特異的兩側非同源區設計引物，一次性“跨越"整個高同源區域進行擴增捕獲。這從根本上避免了短引物或探針因序列高度相似而引發的非特異性結合（脫靶）問題，確保了后續分析目標的精準性。

“多重"與“長片段"的結合實現高效與經濟性

高通量：在一個反應管中可同時捕獲約10個特異性長片段，顯著提升檢測通量和效率。

高性價比：長片段擴增意味著用更少的反應覆蓋更大的基因組區域，降低單個位點的檢測成本，尤其適用于少量樣本的研究項目，經濟性優勢明顯。

檢測能力強：將捕獲的長片段進行二代高通量測序，可以讀取目的片段的完整序列。這種結合不僅能夠精準鑒定SNP位點，還具備檢測復雜變異（如Indel、小片段插入缺失等）的能力，提供的信息遠超傳統分型方法。

經過學術驗證的可靠性：該技術由翼和生物技術團隊研發，并發表在國際學術期刊《Molecular Genetics and Genomics》上。這代表了其技術方法的科學性、可靠性和創新性得到了業內專家的認可。

應用場景：
-HLA、P450等基因家族高分型
-多倍體作物育種
-DNA 指紋圖譜、品種鑒定
-物種進化與群體遺傳研究

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