前言
2001年二月，美、英等国宣布完成了人类基因体定序及分析初稿，这项划时代的创举将人类基因体科技带入新的境界，也连带开启了分子生物学、蛋白质体学、药物基因体学等新研究趋向。人类基因译码初稿的完成，象征着人类基因体解读计划的第一阶段已告一段落。但接下来对于基因定序数据的检测与分析，以及运用这份草图来寻找个体间基因序列差异性的任务，才刚刚开始（1）。
了解个体间基因序列差异性（inpidual sequence variation）的研究，不但对族群遗传学、演化学的研究相当重要，在利用连锁不平衡（Linkage Disequilibrium）进行复杂性遗传疾病（multiple genes diseases）的相关性研究上也扮演重要的角色（2）。
目前许多科学家正致力于人类序列之变异（human sequence variation），其中，又以SNP（single nucleotide polymorphism）最让人感兴趣，这是因为SNP是最常见之人类序列变异，且SNP之侦测已可自动化（利用DNA chip），再加上SNP在人类DNA中之分布极为普遍，故现已被广泛研究。藉由比较各人之间的SNP之差异，我们便可研究药物对不同个体所可能造成的生理生化反应，或者针对单基因遗传性疾病进行全基因体搜寻（whole-genome search），对多基因遗传性疾病进行已知染色体位置之关连研究（association study）以及全基因体搜寻（1,2）。
什么是 “SNP”？
SNP，念法为〔snIp〕，是Single Nucleotide Polymorphism的英文简称，其中文译为“单一核苷酸多型性”，意思是“DNA序列中的单一碱基对（base pair）变异”，也就是DNA序列中A、T、C、G的改变，即基因组的一个特异和定位的位点出现两个或多个的核苷酸可能性（10）。事实上，在目前已知的SNPs中，所占比例最多的、意即最常发生的单一碱基对变异，就是以T（thymin）取代C（cytosine），约占已知总数的三分之二（3）。
在所有可能的DNA序列差异性（sequence differenciation）中，单核苷酸多型性（SNP）是最普遍发生的一种遗传变异（genetic variation）。在人体中，SNP的发生率大约是0.1％，也就是每1，200至1，5000个碱基对中，就可能有一个SNP（10）。目前科学界已发现了约400万个SNPs。平均而言，每1kb长的DNA中，就有一个SNP存在；也就是在每个人的DNA序列中，每隔1kb单位长度、就至少会发生一个“单一碱基对变异”。由于SNP的发生频率非常之高，且每个人的DNA上所发生的SNP皆不同，故SNP常被当作一种基因标记（genetic marker），以用来进行研究。（1,4）SNP标记分布在基因组编码区或非编码区，存在在编码区的SNP约有20万个，称之为cSNP(coding SNP)。(15)
SNP通常为双等位基因(Biallelic)，所以SNP的变异不像STR那么大，但是因为SNP分布密集在整个人类基因组中，数目比STR高出数十倍到近百倍，因此被认为是应用前景最好的遗传标记物。(15)
由于SNP的产生可能会造成蛋白质表现的改变，所以SNP也成为影响人类体质的关键，使人可能特别容易或特别不容易患上某些疾病，或使得对于治疗药物的反应性有所差异。举例来说，引发艾滋病的HIV病毒在感染人的免疫淋巴细胞时，需要淋巴细胞表面具有CCR2和CCR5。当HIV病毒阳性的感染者的免疫淋巴细胞携带有一种突变的CCR2（64位的缬氨酸残基突变为异亮氨酸残基）时，此患者的发病会比其他感染者晚2～4年。另外，白种人有一种特定的CCR5缺失变异，其CCR5基因有一段32个核甘酸长度的序列缺失，约占白人的9％。具有此突变CCR5的个体，HIV病毒难以感染。但是这种缺失突变在黑人与黄种人中并不存在。(14)
但必须注意的是，并非所有的SNP都有临床意义。对疾病发生和药物治疗有重大影响的SNP，估计只占数以百万计SNP的很小一部分。即使产生了SNP，也不一定造成蛋白质氨基酸编码改变或基因表达调控改变，或导致蛋白质结构或活性，而造成对于药物的特殊影响。怎样从数百万SNP中，找到确有临床意义的功能性SNP，是药物遗传学和个体化医学所面临的重大挑战。(14)
“SNP” 为何重要？
单核苷酸多型性标记（SNP marker）会出现在蛋白质的编码基因（genetic codes）上，其可改变蛋白质的结构和功能，使个人体质倾向于“易患上某种疾病”或改变个人“对某些药物的反应”。SNP也可能出现在基因的非编码区，操控基因的表达（gene expression）。
从演化的观点来看，单核苷酸多型性（SNP）具有相当程度的稳定性，即使经过代代相传，SNP所引起的改变却不大，因此可用以研究族群演化（3）。
单核苷酸多型性（SNP）决定着群体和个体基因序列的细微差别，科学家将可凭此找到疾病的易感基因，并使个体化医疗成为可能。先前的研究证实，人类的大部分疾病，如三分之二的肿瘤可以被预防；而通过基因易感性分析，我们便能够确认特定疾病的好发性人群，以对该群人进行生活或饮食方式的干预、促进其健康。这些研究将会为全人类的疾病预防产生巨大贡献。此外，通过对药物代谢相关基因的ＳＮＰ研究，还能够阐明不同患者间药物代谢及药效差别的遗传基础，可根据不同患者的遗传背景，来优化治疗方案（5）。
“SNP” 的应用
1. 寻找致病基因
个体间的基因差异主要在于SNP，遗传疾病中已发现SNP的例子，如镰型血球性贫血、APOE ε4等位基因参与晚期突发老年性痴呆、V因子1691G→A等位基因（FV Leiden）参与深静脉血栓形成、以及细胞色素P450（CYp）基因的几种形态影响药物代谢等，原因都出在SNP（4,10）。但必须注意的是，并非所有的SNP都有临床意义。对疾病发生和药物治疗有重大影响的SNP，估计只占数以百万计SNP的很小一部分（14）。
2. 诊断及预测致病风险：
藉由对致病基因的了解与认识，可进行比对，更正确地诊断与预测潜在的或遗传性疾病（4,11）。
3. 药物基因体学及新药的发现：
临床治疗实践清楚地表明，药物的有效剂量有着极大的个体差异，可以视为一种基因的表型。药物目标的基因变异，会改变药物与目标蛋白间的相互作用；负责运输药物的蛋白其基因变异，会影响药物的吸收、运送和排出；药物代谢酶的基因变异，会改变药物的代谢；DNA修复酶的基因变异，则可改变药物的安全性（14）。利用SNP与现有的基因诊断体系接轨，能加速检验医学从表型诊断转向基因型诊断，并预防药物副作用，提高疗效（11）。此外，对于药物效果也可有进一步的认识，甚至可以预测用药结果，减少药物误用或滥用的情况。（18）
4. 生物芯片快速检测：
目前DNA微数组或基因芯片要进行大量的SNP筛检已可自动化，并可应用于亲子鉴定（17）及最有效、精确的身分识别（ID）（4）。
5. 研究族群演化：
SNP具有相当程度的稳定性，即使经过代代相传，SNP所引起的改变却不大，可用来研究族群演化（3）。
如何检测 “SNP”？
单核苷酸多型性（SNPs）的发现，主要还是要靠生物信息学的方法。目前的数据库里有大量的SNPs，来源不外乎分为三种，其中最多的，约占57%是经由生物信息方法EST(Expressed Sequence Tag，为大量一次解读cDNA序列数据库殖株，所得的cDNA序列信息。)比对而来，另外少量来自基因体的定序计划(只有约1%)，剩下的42%是经由实验产生，而后还是需要生物信息方法来进行序列的比对才能得到。(13)
EST序列比对需要藉由各种生物信息软件来进行，例如PolyBayes就是一个好例子，PolyBayes是以人类染色体的基因体序列作为参考序列，再将数据库中所有的EST序列做多序列间的比对，比对后便可知道出哪些EST是同一群，检查出SNPs及不是SNPs而可能是定序上的错误。(13，15)
经由实验的方法要如何找出SNPs呢?首先选定想要分析的特殊基因或是一段序列，设计适当的Primers，再以聚合酶连锁反应（Polymerase Chain Reaction; PCR），增加核酸序列的数量，等数量够大，就可以以计算机及软件进行多序列的比对分析，就能找出可能的SNPs。(13，15)
建立了SNPs的数据库以后，就可以利用其中的资料，和自己的样品加以比对，来确认样品中是否带有这个SNP。这时就需要在样品中作SNP的检测，检测的方法因应需要而发展得十分多样，在各种检测方法竞争日趋激烈之下，该如何选择呢?一个好的检测方法应具有下列几个条件：
1. 准确——新方法必须经的起旧有的「标准」方法加以验证，而且准确率必须 <99%。
2. 可靠——此技术必须不易失败，以免重复进行实验使花费上升，耽误结果，浪费宝贵的样品。
3. 简便——步骤简单，操作时间短。这样可以降低时间及金钱上的花费，并减低出错的可能。
4. 经济——时间及金钱上的花费要少越好，例如试剂费，设备需求，使用费等，花费过高就无法测试大量的样品。
以下介绍的READIT™ SNP基因多型性系统即为一种基因多型性和SNP检测的新技术，制造公司为Promega。
READIT™ 测试可检测PCR样品的特异序列，确定特异序列存在时便产生信号。具有特定序列的片段，经由特异性杂交及两个热稳定酶的作用(READase™ 聚合酶和READase™ 激酶)，产生扩增作用并产生ATP。再加入荧光素酶/荧光素试剂，即可产生仪器能检测的荧光，再经由配备的READIT™ 计算软件，可将荧光加以分析，并确认每个样品的基因型，因此便可简单地找出SNP基因多型性的存在。这个系统还可以对扩增的样品作插入、缺失、移位及进行病原菌的检测。(10)
“SNP” 的进展
由于单核苷酸多型性在医药上的重要性，美国国家卫生研究院（National Institute of Health; NIH）提供约三千万美元的经费给序列定序中心，进行搜寻并定位人类的单核苷酸多型性（SNPs）的计划，定位一百万个人类的SNPs。由各大药厂等组成的单核苷酸多型性协会（The SNP Consortium; TSC）也出资寻找定位出约三十万个人类的SNPs。私人公司如CeleraGenomics及InCyte Pharmaceutical也决定分别投入资金，目前至少已有3，895，421个人类SNPs被定位，定位的资料收录于美国国家生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information; NCBI）（16）的单核苷酸多型性数据库（dbSNP），减去重复登录的数据不算，现有的人类SNPs总数约为2，421，261个，这数字还会继续增加。(11，13)
至于其他物种的SNPs就不是那么热门，目前还不超过700笔。这是因为其他物种的基因体相关定序计划（如基因体解序、EST解序、SNP寻找及定位），本来就比人类基因体相关的定序计划少和慢，毕竟人类基因体相关的定序计划对我们来说才是最重要最有用的。(12，13)
在台湾，以基因体研发为主轴的赛亚基因科技公司，已于2002年7月完成亚洲人种的单一核苷酸多型性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）数据库初稿，接下来的目标将针对肝炎、气喘、乳癌、二型糖尿病等亚洲地区的多发性疾病，积极进行相关基因体研究，包括临床基因体学、微卫星基因定型分析、SNP定型分析、高效能定序、基因微数组及生物信息多项中心等。
“SNP” 的展望
SNP虽然列于基因体学的范畴内，但若能结合多重学科，将可发展个体化医学，也就是针对个人基因特质的医药方式。除了人类基因组的DNA序列数据以外，尚需药物遗传学、临床药理学、毒理学、生物信息学、蛋白质体学、生物信息学等的参与。蛋白质体学的研究目标，是确定所有的机体内蛋白质及蛋白质间的相互关系，可望对个体化医学的发展作出重大贡献；而决定个体间蛋白差异的基因就在于SNP。
简单的说，个体化医学的理想是：病人就医时随身带着一张智能卡，上面除了姓名、性别、年龄、生活史等常规数据外，还有与药物代谢以及与疗效有关的各种基因型数据。据此，医生可以预测各种药物的效应，充分运用适当的药物，达到更高的疗效，并减少医疗资源浪费。（14）
但个体化医学还有很长的路要走，除了SNP的研究外，必须配合上述多种学科的进展，相辅相成，以求早日达到个体化医学的远大目标。
SNP信息相关网站
à以下介绍几个重要的SNP信息网站：
１．TSC website https://snp.cshl.org/
TSC（The SNP Consortium Ltd.）是一个非营利性基金会，其组成目的是“发展在人类基因体中超过300万个以上的SNPs的数据、将数据收集成数据库，并且不以知识产权法律为限制（without intellectual property restrictions）、公开地向大众提供信息”。网站的主要功能如下：
(1) Allele Frequency/Genotype Project：提供三个世界主要人类族群的6万个SNPs frequency。
(2) The SNP Consortium Linkage Map Project：提供human chromosome的TSC-linkage map查询服务。
(3) All TSC protocols：提供所有SNP实验的相关protocols。
(4) Search the TSC database：提供由internal TSC IDs来搜寻SNPs的服务。
(5) News related to The SNP Consortium：持续提供SNP的相关研究讯息。
其网站内亦提供Glossary，以及其他数据查询，是个很丰富的网站。重点是，其一切信息都是免费的。
２．dbSNP Home Page https://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP/index.html
此网站是由NIH之下的NCBI所架设。在网站具有非常庞大的数据库，提供许多不同项目的搜寻服务，且不局限于人类SNP信息，也提供其他生物的SNP信息。值得一提的是，NCBI在网站中对SNP有简单的介绍，可帮助了解SNP的意义及在各种生物方面的应用。是非常有用的数据库网站。
其他的SNP信息网站：
１．HGBASE-Human Genic Bi Allelic Sequences https://hgbase.interactiva.de/
HGBASE (human genic bi-allelic sequences) is a database of intra-genic (promoter to end of transcription) sequence polymorphism. Its primary purpose is to facilitate genotype-phenotype association studies based upon the rapidly growing number of known， gene related， single nucleotide polymorphisms (SNPs).
２．UDB， The Unified Database https://genecards.weizmann.ac.il/udb/
The Unified Database (UDB) presents an integrated map for each human chromosome， based on data integrated by the GeneLoc algorithm.
３．SVD - Sequence Variation Database project https://www2.ebi.ac.uk/mutations/
４．Human SNP Database https://www-genome.wi.mit.edu/snp/human/
可由SNP名称或序列免费查询相关数据，并附有人类23条染色体的chromosome marker map（但没有Y染色体的）
５．JSPN Database https://snp.ims.u-tokyo.ac.jp/
日本人的SNP数据库，有SNP的chromosome map（22＋X、Y），并可利用BLAST作序列比对。
怎么找SNP信息网站：
进入Google搜寻网，键入SNP database后按搜寻即可。
参考数据
1)https://genome.ym.edu.tw/chinese/l1/1.htm
2)https://www.binfo.ncku.edu.tw/89-sz-tsai.html
3)https://www.duerinck.com/snp.html
4)陈奕雄博士，「蛋白结构与生物信息」跨领域研究及教学研讨会之会议资料（后基因体时代的生技产业趋势：个体化医疗）， 2003年4月， p.81~84， 辅仁大学生物技术研发中心编印.
5)https://202.130.245.40/chinese/TEC-c/134069.htm
6)https://snp.cshl.org/
7)https://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP/index.html
8)https://hgbase.interactiva.de/
9)https://www.appliedbiosystems.com.tw/product/product_3-3-1.htm
10) https:// www.promega.com.cn
11) https://www.clinet.com.cn/
12) https://www.vitagenomics.com/
13) https://www.biotec.mcu.edu.tw/d22_1.doc
14) https://www.kexuemag.com/artdetail.asp?name=365
15) https://www.clinet.com.cn/edu/resource/article/2001121108j.htm
16) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/
17) https://www.cgmh.org.tw/intr/intr2/c3920/bb/亲子鉴定.htm
18) https://binfo.ym.edu.tw/industry/talks/mol_med/ppframe.htm
