#paper DOI: https://doi.org/10.1145/1273445.1273458 , ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2007, How to read a paper. 这是一篇讲如何如paper的paper。每个研究工作者都会花大量时间读paper，但读paper这项技能却很少被教授，从而导致因为读papar不得法而浪费大量时间。为了解决这个问题，作者在这篇papar中介绍了一种“三遍读papar”（three-pass method）法。此外，作者还简要介绍了进行文献调研的three-pass法，以及自己使用这些方法的个人经验和拓展资料。下面是对作者的“三遍读paper”方法的简要总结和整理。 【第一遍】快速扫描、通览全篇。大概花费5-10分钟。这一遍可以分为5个步骤。 （1）认真读title、abstract和introduction； （2）读每个部分的标题和副标题，但是忽略其他内容； （3）读conclusions； （4）浏览references，在心里勾选出那些已经读过的文章。 读完这一遍，你应该能够回答“5C”问题。 C1：category，这是一篇什么类型的papar； C2：context，这篇paper与其他那些papers有关，使用了哪些理论基础； C3：Correctness，文章的假设是否成立； C4： Contributions，这篇文章的主要贡献是什么； C5：Clarity， 文章写得如何。 这一遍的阅读还可以给你写论文一些提醒，如果审稿人读一遍还没看到要点，这篇文章十有八九会被拒，如果读者读了5分钟还没看到重点，那多半不会再读这篇文章。 【第二遍】更加仔细，但不陷入细节（如，具体证据等），这一遍的目的是记下要点，在空白处记录一些要点评论。这一遍需要重点做两件事。 （1）认真阅读文章中的数据、图表和其他插图。特别需要注意图表中的坐标、误差、结论的统计结果是否可靠等。这些信息通常能快速区分好文章和差文章。 （2）标记相关的未读参考文献，以便进一步阅读。 这一遍最多花费1小时。 读完这一遍，你应该能够：把握文章的主要内容，可以向他人概括文章的主要内容并提供佐证。这一遍阅读的详略程度适合用于阅读你感兴趣但是不太熟悉的领域。 有时候，读完这一遍你可能并未理解文章的内容，这可能跟很多方面的原因有关。这时候，你可以把这个文章放在一边，期待自己不读不理解它也不影响职业生涯的成功；你也可以在了解一些背景知识后再读；也可以继续读下一遍。 【第三遍】对文章进行虚拟重现，也就是跟作者做出同样的假设，然后重新构建这项工作。把自己的重构与这篇文章进行比较，你可以轻松地发现这篇文章的创新之处，同时能够发现其隐藏的缺陷和假设。 这一遍要特别关注细节。你需要识别并挑战每一个观点背后的假设，你需要思考换做自己会如何表述某个观点。 这种模拟与实际的比较，可以对论文中的证明和表达技巧提供敏锐的洞察。在这个过程中，你还应记录下自己对未来工作的想法。 这一遍，初学者可能花费4-5小时，有经验的读者可能花费1小时。 读完这一遍，你应该能够：凭借记忆重构文章的所有内容，识别文章的优缺点。特别是能够指出隐藏假设、缺少的相关引用、实验或者分析方法可能存在的问题。

#paper DOI: https://doi.org/10.1111/1471-0528.15006, BJOG, 2018, No-call non-invasive prenatal testing gives important information. 这篇文章是个会议论文，发表时间相对来说也比较早了，在2018年；但是这篇文章所关注的问题却很实际，即NIPT应用中无法得出结果（no-call）的样本提示了哪些信息。文章给出的信息是大约1~3%的受检者会得到一个“no-call”的结果。”no-call”的一个最常见的原因是胎儿cfDNA比例不足，即母亲的cfDNA背景高，而造成这种情况的原因又与母亲的BMI指数有关。另外，’no-call’也与母亲存在染色体非整体风险有关。这就给临床实际处理这些问题时提供了一些参考信息；对此类‘no-call’的样本，有研究建议不仅要对受检者再次进行NIPT检测，还需进行CVS检测。此外，“no-call”样本还可能与母亲的pre-eclampsia有关。而放在实际的NIPT应用中，“no-call”样本不仅可以作为一些风险信息提供辅助参考，还与NIPT检测这项技术在临床上的运行、技术评估等有关。

#paper DOI:https://doi.org/10.1016/j.gim.2023.101012, Genetics in Medicine, 2023, Evaluation of the diagnostic accuracy of exome sequencing and its impact on diagnostic thinking for patients with rare disease in a publicly funded health care system: A prospective cohort study. 这篇文章是一篇前瞻性研究，文章探索的主题是评估公共资助的临床外显子测序（ES）对疑似罕见遗传疾病患者的诊断效用。在研究中，招募了297例符合纳入检测标准的罕见病先证者样本，获取了其诊疗记录。通过 Fryback 和 Thornbury效能评价体系对这些样本全外显子检测结果的实验室注释解读、对临床解读结果的临床诊断考量、以及其他可替代的分子诊断是否可以替代ES进行了评估。结果显示，实验室报告了105例分子诊断结果、165例不确定结果和新发基因。105例报告结果中，临床医生解读了102例，165例不确定结果中，解读了6例；共计得出108例（分布在104个家系中）的临床分子诊断结果。每项效能评价标准的诊断产出在30%~40%。其他可替代的分子诊断为61%。这一研究证明了纳入检测标准的稳健，同时证明了实验室ES检测结果的高临床有效性。利用ES检测检出了40%本来存在漏检风险的样本，进而凸显了临床全外显子检测的价值。

#paper DOI: https://doi.org/10.1002/pd.5079, Prenatal diagnosis, 2017, Comparing methods for fetal fraction determination and quality control of NIPT samples. 在无创产前筛查（NIPT）的分析流程中，胎儿游离DNA浓度（cell-free fetal DNA fraction ）是一个重要的参数，尤其是检测样本中具有高背景浓度的母亲游离DNA（maternal cell-free DNA），计算fetal fraction是NIPT流程中的一个重要环节。这篇文献比较了四种计算fetal fraction的方法，分别是DEFRAG、BAYINDIR、SEQFF、SANEFALCON。作者手机了654例外周血样本，其中279例为女胎，375例为男胎，然后进行NGS测序，再分别用4种方法计算fetal fraction。研究结果发现，DEFRAG和BAYINDIR这两种基于Y染色体测序数据进行计算的方法一致性要优于另外两种可以同时计算男女胎fetal fraction的方法。其中DEFRAG在计算低胎儿浓度的样本时，表现比BAYINDIR方法更好。而SeqFF和SANEFALCON这两种可计算女胎胎儿浓度的方法，虽然不及DEFRAG和BAYINDIR的准确性，但是SANEFALCON在计算由于胎儿浓度低而分析失败样本时表现较好，甚至优于DEFRAG。此外，作者还探讨分析了孕妇BMI指数和孕周对计算fetal fraction的影响，结果显示DEFRAG在计算fetal fraction时受到这两个参数的影响较其他方法更明显。

#paper DOI: 10.1038/s41436-018-0295-y genetics in medicine, 2019,Performance of prenatal cfDNA screening for sex chromosomes. Copy-number variants in clinical genome sequencing: deployment and interpretation for rare and undiagnosed disease. 这篇文献是用测序的方法进行疾病相关的CNVs检测。研究分析比较了17个参考样本的测序和临床芯片检测CNVs的结果。进一步建立了以家庭为单位的基于测序技术的CNVs calling方法，并用79个罕见或未确诊案例的样本对该方法进行了验证。结果表明测序在CNV calling上与芯片效果无差。此外，文章建立的方法还可以检出UPD和三体的嵌合情况。这是一篇关注测序技术用于临床CNVsj检测文章，是了解目前临床已经广泛开展的CNV-Seq检测方法的前导和基础参考。

#paper https://doi.org/10.3390/genes12040478, gene, 2021,Performance of Cell-Free DNA Screening for Fetal Common Aneuploidies and Sex Chromosomal Abnormalities: A Prospective Study from a Less Developed Autonomous Region in Mainland China. 这篇前瞻性研究论文主要分析研究了NIPT在86193例人群样本中对常见的T21,T18,T13三体异常、性染色体异常以及其他常染色体异常和一些CNVs中的检测效果。相对而言，这篇文章的突出特点是样本量比较大，阳性检出率和阳性预测值等这些检测性能上的参数给出了一定的参考。

#paper DOI: 10.3389/fpubh.2017.00307, Frontiers in public health, 2017, Sensitivity, Specificity, and Predictive Values: Foundations, Pliabilities, and Pitfalls in Research and Practice. 在筛查类的检测中，经常会提到灵敏度、特异性和预测值等概念。本文较为详细地介绍了这几个常用概念，并指出了研究人员和临床医生会时常对这些概念产生误解或曲解。最后探讨了正确使用这些概念对医学相关的研究、临床应用、乃至受检者获益的重要性。

#paper DOI：https://doi.org/10.3390/genes12040478，Genes，2021，Performance of Cell-Free DNA Screening for Fetal Common Aneuploidies and Sex Chromosomal Abnormalities:A Prospective Study from a Less Developed Autonomous Region in Mainland China. 拓展的NIPT检测，即除了检测21,18和13三条常见染色体三体异常之外，拓展到检测性染色体、其他常染色体的检测，乃至一些拷贝数异常的检测。这篇文章收集了86262例单胎妊娠的NIPT受检样本，其中86193例样本能够获得检测结果。这篇文章最主要的意义是将这8万例受检样本按照人群特征进行分类，并统计计算了不同人群中，NIPT检测检出常见三种染色体三体、不常见的常染色体三体、性染色体异常以及CNV的PPV、NPV、检测的敏感性特异性等统计数据。这给临床检测中应用拓展性NIPT技术提供了参考依据。

#paper DOI:https://doi.org/10.1016/j.gim.2023.100879, genetics in medicine, 2023,Performance of prenatal cfDNA screening for sex chromosomes. 这篇文章主要是评估基于SNP方法的NIPT在所有受检人群（包括正常风险人群体和高风险群体）中，筛查性染色体异常（SCAs）的表现。这是一个多中心、前瞻性的研究，涵盖的性染色体异常SCAs包括单体X（MX）和性染色体三体（SCT：47，XXX；47，XXY；47，XYY）。 符合纳入标准的共有17,538例病例。对于MX、SCTs和胎儿性别，基于cfDNA的检测性能分别在17,297、10,333和14,486例妊娠中进行了确定。MX的敏感性、特异性和阳性预测值（PPV）分别为83.3％、99.9％和22.7％，而合并SCTs的敏感性、特异性和PPV分别为70.4％、99.9％和82.6％。 cfDNA对胎儿性别的预测准确性为100％。 研究结论是cfDNA在SCAs的筛查性能与其他研究中报告的相当。对于SCTs的PPV与常染色体三体相似，而MX的PPV则显著较低。这些数据将有助于解释和咨询基于cfDNA的NIPT性染色体异常的筛查结果。

#paper doi: https://doi.org/10.1016/j.gim.2023.100880, Genetics in Medicine, 2023, Molecular diagnostic yield of genome sequencing versus targeted gene panel testing in racially and ethnically diverse pediatric patients.这篇文章比较了基因组测序（GS）与靶向基因panel测序（TGP）两种方式在儿科先证者查因中的患者获益情况。结果显示与基因Panel检测相比，GS检测可以使得儿科先证者的诊断提升一倍，但这一结果目前并未在所有人群中得到证实。

#paper DOI:https://doi.org/10.1093/bib/bbab380, Briefings in Bioinformatics, 2022, NiPTUNE: an automated pipeline for noninvasive prenatal testing in an accurate, integrative and flexible framework.这篇文章整合了一个完整的NIPT生物信息流程。文章测试了NIPT生信分析中QC、Fetal fraction估计、fetal gender判断等几个关键步骤的不同分析工具和方法，给出了一套分析效果较好的工具组合。

#paper DOI: 10.12688/wellcomeopenres.10069.1，Wellcome Open Res, 2016, Accurate clinical detection of exon copy number variants in a targeted NGS panel using DECoN, 一篇方法学文章，作者开发了一个用于准确检出外显子测序数据中的CNVs的工具-DECoN。同时采用近2000个样本对DECoN的性能进行了验证和评估。WES测序在临床诊断的应用逐渐广泛，这篇文章中的工具为充分利用WES数据提供了一种可能。

#paper DOI: 10.1038/s41436-019-0467-4, Genet Med. 2019, Clinical utility of noninvasive prenatal screening for expanded chromosome disease syndromes. 这篇文章研究了无创产前检测（NIPT）用于拷贝数变异检测的检测能力。这一研究征集了9万多名孕妇外周血样本，进行了拓展性NIPT检测。研究结果显示，拓展性NIPT在检测常见的染色体非整体时的检出效果更佳，对于拷贝数变异具有一定的检出能力。总体上看，拓展性NIPT对产前染色体异常检测的检出效果由于常规的NIPT。

#paper DOI: 10.1016/j.ajhg.2012.12.006, Am J Hum Genet. 2013, Noninvasive detection of fetal subchromosome abnormalities via deep sequencing of maternal plasma. 基于NGS的NIPT检测染色体非整倍体技术建立之后，进一步的研究重点和热点之一是将NIPT从检测染色体非整倍体拓展到检测染色体上的微缺失微重复片段。这篇文献可能是首次系统性建立用于检测微缺失和微重复的NIPT方法学文章。

#paper https://doi.org/10.1016/j.gim.2022.11.004 Genetics in Medicine, 2023, Noninvasive prenatal screening (NIPS) for fetal chromosome abnormalities in a general-risk population: An evidence-based clinical guideline of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG). ACMG在2022年12月发表了最新版的NIPT应用指南。这个版本的指南是对2016版指南的更新。这次更新过程中，ACMG的NIPS专项小组采用系统性综述和GRADE“证据到决策”框架等分析评估方法，对NIPS用于一般风险人群的各项参数进行了评估，形成了6条主要应用性建议。相较于传统的筛查方法，NIPS在21、18和13三体的筛查性检测中，无论单胎妊娠还是双胎妊娠，都展现了其优越性。ACMG给出明确意见，建议一般风险人群采用NIPS进行21、18和13三体的筛查，以替代传统筛查手段。同时明确指出，建议使用NIPS来筛查胎儿性染色体非整倍体异常。除了这几条给出“强烈建议”的意见之外，指南还对NIPS用于小片段缺失以及其他类型CNVs的检测给出了指导性建议。

#paper doi: 10.1016/j.pcl.2015.03.004. Pediatr Clin North Am, 2015, Prader-Willi, Angelman, and 15q11-q13 Duplication Syndromes, 15号染色体区段15q11-q13上的缺失或者重复会导致三种综合征，Prader-Willi 综合征, Angelman 综合征和 15q11-q13 duplication 综合征。这篇综述文章总结了这三种综合征的临床背景信息、遗传机制、诊断策略以及治疗方案。通过这篇文章能够清楚地了解这三种综合征之间的异同。

#paper doi: 10.1097/GIM.0b013e3182217a3a, Genetics in Medicine, 2011, American College of Medical Genetics standards and guidelines for interpretation and reporting of postnatal constitutional copy number variants. 临床CNV变异解读的早期指南。这篇指南是目前广泛使用的2019版CNV解读指南的“前传”。这个版本的指南中清晰地界定了进行临床解读的CNV的定义和范围，并且提出了在解读时，要区分CNV的“致病性”和“临床意义”（也就是表型的对应和关联）这两个维度的信息。虽然在将近10年后的2019年发布了将CNV致病性解读进行半定量评分的重大更新，但是这篇指南的意义同样重要，对临床场景的CNV解读的流程、信息证据的搜集整理评估、报告的撰写发布、技术平台的局限性等等关键问题都进行了清晰地讨论和分析，是一篇承上启下的指南。

#paper DOI: 10.1126/science.35.896.340 Science, 1912, First use of word “genotype”. 这篇文章1921年3月1日发表在Science杂志，是一篇Letter，作者Henry Fairfield Osborn。文章非常短，只有几百字。主要内容是讨论“genotype”这个词的使用起源。作者向当时的一位权威命名学和分类学家Dr Joel Asaph Allen询问“genotype”这个词首次被使用的情形。Dr Joel Asaph Allen回复说他认为genotype这个词最早使用是在1903年，并且在1910年之前获得了国际动物学委员会（International Zoological Commission）官方认可，最早应该是被Nature或Annals and magazine of Natural History杂志的作者所用。Genotype词源于希腊语的两个词，语义是“kind, genus” 和“type”。这个合成词中间用“O”这个元音进行连接。但是作者提出为什么没有像genetic和genesis一样用元音“E”来连接呢？作者提出理清“genotype”一词的使用问题，可以避免后续使用中可能出现的混淆情况。这篇Letter类似“社交媒体”类的分享，感觉很像1900年代的朋友圈。因为本文的信息量太少，原文中有些内容读起来有点一头雾水。根据文章提到的一些人和概念，去回溯了几篇文章，发现当时对“Genotype”这个词的使用似乎很有争议，类似于引发了一波当时的“骂战”。1921年3月29日的Science杂志的Letter版块，又有一篇名为The use of the word “genotype”的文章，讨论学术界对这个词使用中的不同意见。另外，这个词还引出了一个对遗传学发展有重要影响的人Wilhelm Ludvig Johannsen，他被认为是Gene、Genotype、Phenotype这些概念的创造者，以及遗传学科的奠基人之一。在双螺旋结构发现之前，遗传学领域的发展和历史应该很热闹，只是课本以及平时工作研究所看的文献中，很少有机会读到这种更偏向于生物学历史研究的文章。另外，这个作者Henry Fairfield Osborn除了是一个著名的古生物学者，担任美国自然历史博物馆馆长达25年，还是个富二代，他的父亲是当时著名的铁路大亨William Henry Osborn。

#paper DOI: 10.1038/s41436-019-0686-8, 2019, Technical standards for the interpretation and reporting of constitutional copy-number variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) and the Clinical Genome Resource (ClinGen). 这篇文献是ACMG和ClinGen发布的关于临床上拷贝数变异（CNVs）检测结果解读的指南。过去十几年中染色体芯片chromosomal microarray(CMA)技术已被广泛用于拷贝数变异检测，近年来基于二代测序（NGS）的CNV-Seq技术也被越来越广泛地应用于临床染色体拷贝数变异检测中。大部分检出的CNVs是独特的，需要进一步对其致病性进行评估。准确地进行临床CNVs致病性解读至关重要，并且需要一个标准化的解读方法和流程，来确保不同实验室之间解读的一致性。这篇指南首先确定了可用于对CNVs进行分类的证据类型，包括：基因组成分、剂量敏感性预测和梳理、预测功能效应、与临床文献报道病例的重叠与否、病例与对照数据库证据、以及个体CNVs的遗传模式。接着对这些不同类型的证据分配的不同的权重，最后形成了一个半定量的计分系统。这篇指南对这个评分系统的形成过程、各个记分点的说明、记分系统的使用、以及应用举例进行了详细的阐释。这一指南是目前国内外进行CNVs解读的主要参考文献。读这篇文章的体会有二，一是信息量极大，需要反复详细阅读；二是需要配合案例实际操作，才能充分理解。

#paper DOI: https://doi.org/10.1016/j.gim.2022.05.011 Detection and characterization of male sex chromosome abnormalities in the UK Biobank study. 这篇文章发表在2022年9月的Genetics in Medicine，可以概括为一篇综合分析类的文章。 作者以UK Biobank数据库中的20万欧洲血统的男性的基因检测（SNV芯片）数据和健康记录作为数据来源，系统性地分析研究了两种常见的男性性染色体异常（47,XXY和47,XYY）以及这两种性染色体异常所关联的疾病风险。 这篇研究的一个主要切入点是以往研究中存在的样本采集偏差（sampling bias）。47,XXY（即Klinefelter综合征简称（KS））的特征和相关风险疾病报道较多，而相比较之下，47,XYY的特征和相关联的疾病则没有较为系统的归纳，主要原因是很多XYY的人没有到临床机构就诊，进而无从得知自己的基因型。这些性染色体异常表型特征报道受到样本采集偏差（sampling bias）的影响，就导致我们无法全面地了解此类染色体异常相关的临床特征。 一个尽量减小样本采集偏差研究方法是基于大规模人群进行系统性评估分析。本研究就采样了这一方法来研究这两种性染色体异常的发病率和疾病表型特征。作者首先根据UK Biobank数据库中的基因检测数据筛选出213例XXY和143例XYY，得到了成年男性性染色体异常的发病率数据，同时发现这些病例大部分未能在常规临床中检出。对这些性染色体异常人群的医疗健康记录进一步研究还发现XXY和XYY在生殖相关的表型上有明显差异，但是两者在其他相关疾病风险上却表现出惊人一致，比如2型糖尿病、肺栓塞和动脉硬化等，但是对这种现象目前还没有比较明确的解释。最后作者提到，在未来的研究中，如果针对某种疾病风险（如血栓风险）进行基因检测时，可以考虑同时将性染色体异常的评估纳入进来。