高通量测序发展如此迅猛，让app家们看到发现致病突变的曙光。然而，在寻找这些突变时，最重要的问题是让测序错误率保持尽可能地低。尽管短读长测序技术的碱基检出算法经过改善，但是美国西雅图系统生物学研究院的David Galas和Leroy Hood还是做了进一步的改进，并决定以此分析一个家庭的单基因病（孟德尔疾病，Mendelian disorder）。文章发表在4月30日的《app》杂志上。
研究人员选择了一个家庭。此家庭中有四个成员，两个孩子都患有两种隐性遗传病，米勒综合征（Miller syndrome）和纤毛运动障碍（ciliary dyskinesia），而他们的父母正常。米勒综合征是一种导致患者口、眼、耳、足等畸形的遗传病。纤毛运动障碍属常染色体隐性遗传，是纤毛细胞骨架蛋白缺少导致的纤毛功能障碍，致使气道黏液滞留和清除病原微生物失效，产生慢性或反复呼吸道感染。
研究人员使用了Complete Genomics的服务来对每个基因组进行测序。Hood认为，测序数据的质量非常棒，但他也坦陈，对于短读长测序技术而言，重复区域是个挑战。尽管如此，四个基因组中92%的序列与人类参考基因组对应。
通过比较父母和子女的基因组序列，app家们对儿童基因组描绘出非常精确的重组图谱，显示出父母染色体的哪些部分经过组装。这不仅让他们校正了70%的测序错误，还降低了致病突变的搜索范围。这样，测序准确率达99.999%。在他们最终的分析中，只保留了四个候选基因的突变，包括已知在纤毛运动障碍中突变的基因以及导致米勒综合征的变异体。
之前，研究人员通过外显组测序，已经鉴定出米勒综合征的致病突变。Hood认为，尽管这种方法更为廉价，但并非所有孟德尔性状都存在于编码区，因此还是需要整个基因组的序列来寻找致病突变。
对于Hood而言，这些结果暗示对任何简单的单基因遗传病，一个或两个家庭的全基因组测序就有可能鉴定出致病突变。他目前的计划是想看看，对患有亨廷顿舞蹈病的家庭基因组进行测序，是否能发现调控这种疾病的基因。
Hood总结道：“当基因组逐渐成为我们医疗记录的一部分，对整个家庭的基因组进行测序以纠正错误是相当必要的。”
此外，Illumina公司最近也对前Solexa公司的CEO-John West一家四口进行了完整的基因组测序，Illumina公司总裁Jay Flatley表示：“这代表了遗传研究的重要一步，从个人到全家。家庭遗传组成的更完整信息将有助于更好地理解人类基因组，并帮助医生做出更好的医疗决策。”（来源：生物通 余亮）
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