没想到，中国终于迈出了生物科技发展史上最重要的一步——建立国家性质的基因库。
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根据报道，昨天中国唯一一个获批筹建的国家基因库（CNGB），也是目前全世界最大的综合基因库——深圳国家基因库也正式启动运行了。而建造目的也很简单：有效保护、开发、利用遗传资源，提高我国生命科学研究和生物产业发展水平，维护国家生物信息安全，助力全球生命科学发展。
这，也许是科技发展的一个全新纪元零点。
基因库：保存生命的秘密
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小到病毒，大到蓝鲸；简单如物种，复杂如头发颜色；甚至是否容易患特殊疾病；这一切的背后总有一只“隐形的手”——基因。
1克DNA就能保存700TB的数字数据，这种体积很小的分子结构几乎存在于所有的生命体当中，并且利用其自身的独特结构，保存着每一种生命体生存、繁衍、变异所需的绝大部分信息（部分细胞器同样存在少量遗传物质）。
从理论上来说，如果你掌握了一种生物基因中的所有信息，你就能够进行复原工作。
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当然，目前这一切依旧是个远景，但实际上却是一个很多国家已经在摩拳擦掌的领域。目前世界上存在三大世界级基因库，分别属于美国（NCBI）、欧盟（EMBL）、日本（DDBJ），其中又以美国国家生物技术信息中心（NCBI）为最先进。
NCBI归属于美国国家医学图书馆的分支机构，位于美国马里兰州 Bethesda，早在1988年就已经建立。它设有一系列生物技术和生物医学相关的数据库，并且已经成为了生物信息学的一个重要来源。
而NCBI之中最终要的肯定又要数GenBank，NCBI从1992年开放这项功能，并且一直与欧洲EMBL和日本DDBJ保持着持续地联系。目前NCBI已经具备了提供遗传物质，在线查看人类遗传物质，提供蛋白质3D结构信息等一系列能力。
DNA复杂空间结构，图片来自 Macupdate
另外一个可以当做直观证明的是，近年来与基因相关的科学研究、论文一直有引用来自NCBI数据。
但需要注意的是，CNGB与国外这几个基因库还有一个区别：除了“干库”（即基因、蛋白、分子、影像等多组学生物信息数据库）、“湿库”（多样性生物样本和物种遗传资源库）之外，国家基因库还引入了“活库”，即生物活体库，包括动物资源、植物资源、微生物资源和海洋资源等。
这也是因为目前的技术手段下，基因检测仍需要大量专业技术人员花费大量时间，而很多基因研究对象并不会长久存在。
对于濒危物种，或者已经消失的物种来说，保存其基因信息的首要工作是妥善保存其标本和活体资源。
基因库：未来生物科技突破的“钥匙”
黄金大米，图片来自 Wikipedia
看到这里，也许有人要问了：“这么庞大的一个工程，只会记录信息，并没有什么实际产出，太浪费钱了吧。”而事实恰恰与此相反。
生命体虽然拥有着极其复杂的物质构成和运转体系，但实际上都是遵循着遗传物质的“指令”，但由于从“遗传物质——生命个体”这个过程实在太过复杂，人类基因应用也一直处于一个非常有限的地步。目前最好的应用案例是各种转基因作物，以及在治疗癌症过程中使用的靶向药物。
转基因作物通过将很多本不存在于植物当中的基因引入，使作物拥有产生“杀虫物质”、“抗除草剂”等优点，从而让农作物生产能够以更高的效率进行，间接保障了人类的生存。杂交技术原理同样如此，只不过在基因“修改”上，相对没有那么直接，依旧是通过大自然的交配繁育来进行。
当然肯定会有人会再次提起转基因作物的相关质疑，从美国相关的应用案例来看，转基因大豆和玉米已经极大的改变了美国整个食品工业体系。同时在今年的5月，美国国家科学院也专门刊发报告称：“转基因作物对人体无害。”
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也许你仍然认为这不是正确的结论，但是我们有必要进行一定程度的尝试。
另外一个应用则更容易接受，靶向治疗的出现完全改写了原有癌症治疗办法：从对人身体伤害极大的整体化疗和理疗改为针对癌细胞局部放射。这也让人们在找到完全控制癌细胞的方法之前，一下子拥有了与癌细胞抗争的希望。
通过编辑特定的基因序列，人类能够生产出特定3D结构的蛋白质，并且将其与放射性物质进行结合。这些蛋白质“钩子”能够和特定的癌细胞进行微观上的“结合”，最终实现对于癌细胞的近距离、针对性攻击。
未来希望：用基因解开生物的秘密
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作为目前发展较慢的科学分支，生物科学往往会受到各种检测和实验手段的限制。而想要从个体甚至一个小群体中直接得出“生物具体性状”与“具体基因片段”之间的联系基本不可能。
更不要说复杂如人这样的生物，任何一个简单的性状很可能由数个基因片段共同控制，传统的检测手段基本无能为力。这也是目前生物科技遇上的“隐形墙”。
但最好的解决方案其实也很简单——扩大数据量。这也是基因库建立的最重要原因。
1 个人的数据不够就加 1000个人；1000个人不行就再加100000个人；如果我们真的能够为全人类建立一个基因库，同时又与每个人各自的性状、特点、疾病所对应，人类自身的生命之谜可能会一次性解开。
未来虽然美好，但当下的障碍仍需要直面。虽然基因库已经建立，但是目前基因的检测依旧相对复杂，如何能够进一步降低成本，同时逐渐收集到更多数据，并通过对比得出背后的关系依旧困难重重。
但至少，我们迈出了第一步。
