结构变异（SV）在遗传和表观遗传变异中起着重要作用，它们比单碱基突变对基因组的影响更大，却因检测技术限制长期被低估。近日，哈尔滨工业大学王亚东团队及合作者在Nature Biotechnology发表重磅研究“Structural variant detection across sequencing technologies”，推出了一种名为HitSV的新型SV检测工具，能在多种测序技术中精准捕获这些"隐藏的变异"，将检测能力提升至全新高度。
如果把人类基因组比作一本书，单碱基突变就像书中的个别错别字，而SV则像是整段文字的缺失、重复、颠倒或插入——影响范围更大，后果也更严重。SV是人类基因组多样性的重要来源，与多种疾病（如自闭症、精神分裂症、癌症等）的易感性密切相关。但其检测一直面临难题。原因在于：基因组中存在大量重复序列，就像在一本全是"ABABAB"的书中找出哪里被删了一段——传统方法很容易"看花眼"。
研究团队开发的SV检测新工具HitSV，其最大特点是"读长无关"，即无论测序读长是长是短，都能实现精准检测。
HitSV的三大创新
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重复感知的断点识别
传统方法在重复区域容易"迷路"，因为重复序列会扭曲比对信号。HitSV创新性地引入了"重复度感知"策略，根据不同区域的重复程度，动态调整检测灵敏度。就像一位经验丰富的地图导航员，知道在复杂路段需要更仔细地观察路标。
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渐进式信号聚类
SV产生的比对信号往往是碎片化的，尤其是对于大型或杂合变异。HitSV采用渐进式聚类策略，像拼图一样，将分散的证据逐步整合，最终还原出完整的变异图谱。
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单倍型分辨的局部组装
这是HitSV的"杀手锏"。它能够区分来自父本和母本的两条染色体（即两个单倍型），分别进行局部组装，实现碱基级别的精准重建。这意味着，HitSV不仅能告诉你"这里有个变异"，还能告诉你"这个变异来自哪条染色体"。
图1.HitSV示意图。
性能碾压：多项基准测试全面领先
研究团队在102个人类数据集和6个非人物种（包括食蟹猴、小鼠、果蝇、斑马鱼、拟南芥和大豆）上对HitSV进行了全面评估，并与13种主流SV检测工具进行了对比。
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长读长测序基准测试
在人类HG002标准数据集上，HitSV在PacBio HiFi和ONT两种主流长读长测序平台上的基因分型F1分数分别达到85.00%和88.48%，比现有最佳工具提升了15%-72%。在涵盖五大洲人群的70个长读长测序数据集中，HitSV平均比第二名高出近13%。
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短读长测序基准测试
短读长测序虽然成本低、通量高，但读长短，在检测SV有天然的局限性。而HitSV在短读长测序数据上的表现同样惊艳：比传统短读长测序工具Manta和DELLY分别高出10.47%和20.28%，甚至超越了整合了多种方法的GATK-SV。
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混合测序基准测试
更令人振奋的是，HitSV的混合模式仅需4倍长读长测序+30倍短读长测序数据，就能达到甚至超越30倍长读长测序的效果。这意味着，研究机构可以用更低的成本获得高质量的SV检测结果。
图2.不同物种及平台中的基准测试。
提升SV检测量，发现新型复杂SV
研究团队进一步将HitSV应用于国际千人基因组计划（1KGP）第四阶段的队列数据，结果令人震惊：HitSV将SV的检测量扩大了31.5%，大幅重塑了等位基因频率图谱。这意味着，此前被低估的大量SV，现在终于被"看见"了。
对于群体基因组学和医学遗传学而言，这无疑是一个里程碑式的进展。更全面的SV图谱，意味着能更准确地理解人类遗传多样性，以及结构变异与疾病之间的关联。
在应用于一个大型中国人群长读长测序队列时，HitSV还发现了一类此前被广泛忽视的复杂SV——串联重复-转座元件插入复合阵列（TR-MEI阵列）。这类变异由串联重复序列和转座元件插入序列交替排列而成，是一种多等位基因的复杂SV，在不同个体中呈现出丰富的多样性。研究团队通过PCR扩增和Sanger测序对部分位点进行了实验验证，确认了这些变异的真实性。
这一发现揭示了一个重要事实：复合重复结构是人类基因组SV中一个普遍存在但长期被低估的贡献者。
跨物种应用：从果蝇到大豆的普适性
HitSV的另一个亮点是其跨物种普适性。研究团队在6个非人物种上进行了分析，包括模式生物（果蝇、小鼠、斑马鱼）和重要经济作物（大豆）。结果显示，HitSV在所有物种上的表现均优于现有工具，平均F1分数优势在3%至22%之间。
因此，HitSV不仅适用于人类基因组研究，在农业育种、动物遗传学、进化生物学等领域同样具有广阔的应用前景。
结语
SV检测技术的发展，经历了从"看不见"到"看得见"，再到如今"看得清"的跨越。研究显示，HitSV是一款能够在各种测序平台、各种物种、各种基因组区域里都能精准检测SV的通用工具。HitSV通过显式建模局部基因组背景对比对信号的影响，从根本上解决了重复区域和复杂区域中信号扭曲的问题，不仅提升了SV的检测精度，更大幅降低了对长读长测序深度的需求，让更多研究机构能够以更低的成本开展高质量的基因组研究。
从基础研究到临床应用，从人类遗传学到农业育种，HitSV正在开启SV研究的新篇章。
原文信息：
Li, G., Liu, Y., Zhang, A. et al. Structural variant detection across sequencing technologies. Nat Biotechnol (2026). https://doi.org/10.1038/s41587-026-03332-9
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