该研究结合现有全基因组测序数据和新的转录组测序数据，提供了一个大型开放获取的数据集MAGE，可用于研究多祖先人类基因表达和剪接的多样性和进化。

SOMA展示了分子生物学和精准医学的现代工具如何帮助人类跨入更具挑战性的领域。以下为SOMA系列部分文章的内容简介。

该研究采用无偏倚的质谱法，通过比较PD和HC样本，发现PD患者血浆中存在早期炎症特征；并通过机器学习方法确定了8种血液生物标志物，能以100%的特异性区分PD和HC，可在发展为DLB或运动型PD前7年识别出79%的iRBD受试者。

这一开创性的研究展示了蛋白质基因组学在癌症治疗靶点识别中的巨大潜力。

NanoStrand-seq技术实现基因组全局单倍型分型

该研究对新辅助免疫治疗前后不同响应人群的细胞和分子动态变化进行了高分辨率的解析。

实现了两个单只雄性黑腹果蝇的全基因组测序和高质量组装。

Y染色体表现出动态进化，而X染色体更为稳定

乳腺癌中的BRCA基因突变率如何？哪些人群需要做BRCA基因检测？又该选择哪种检测方法？怎样解读报告呢？

“The Generation Study（世代研究）”已经招募了首批家庭，并计划在今年继续分阶段推广。