3月25日，記者從西安交通大學獲悉：該校葉凱教授團隊在新生和體細胞結構變異鑒定方法方面取得突破性進展，相關研究成果在《自然·生物技術》雜志上發表。

　　多種遺傳病和癌症的變異研究需要在多個樣本之間進行基因組變異差異比較，進而獲得真正與疾病進展相關的新生和體細胞結構變異。目前，領域內常用的“先檢測再求差”策略，要求在基因組檢測后有多個計算步驟，繁雜的步驟會導致無法精確解析新生和體細胞結構變異。

　　為了解決基於傳統多樣本比較策略假陽性高、臨床實踐難實施的難點問題，葉凱教授團隊提出了基於“序列—圖像”轉換策略的多樣本差異比較算法SVision-pro。這一算法突破了傳統“先檢測再求差”策略，將結構變異的檢測和分型問題從序列問題統一轉化為圖像空間的變異實例分割問題。直接比較圖像化的樣本測序差異，實現了高精確性、低假陽性的新生和體細胞結構變異精准識別，為后續從大規模專病隊列數據和臨床診斷數據中發現關鍵致病結構變異提供關鍵技術支撐，為基於“人工智能+”的生物序列大數據計算框架提供了新思路。（呂揚）

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