《Nature Methods》盤點2011年度技術，選出了最受關注的技術成果：人工核酸酶介導的基因組編輯（genome editing with engineered nucleases）技術。

除了基因組編輯以外，《Nature Methods》也整理出了2011年最值得關注的幾項技術，分別為：單細胞技術（Single-cell methods）、功能基因組資源（Functional genomic resources）、糖蛋白組學（Glycoproteomics）、單倍體因果突變（Causal mutations in a haploid landscape）、單層光生物成像（Imaging life with thin sheets of light）、非模式生物（Non–model organisms）、光基礎電生理學（Light-based electrophysiology）和RNA結構（RNA structures ）。

模式生物研究滿足了遺傳統(tǒng)一性，以及實驗室研究環(huán)境的需要，但是現(xiàn)有的模式生物缺少許多有趣的特征，而且受限于解答進化和生態(tài)方面的問題，新一代測序技術的發(fā)展從根本上，延伸了遺傳研究的范圍，普及到了非模式生物和野生型群體，使之成為了值得期待的研究領域。

許多進化和生態(tài)學研究在功能性表型變異相關的序列變異方面的研究幾乎為零，要想評估各種個體中多個標記，其關鍵在于找到相關性，這正是新一代測序技術能做到的，而且成本低，可以在一個實驗中完成。

一種借助于基因分型測序的方法能在沒有參考序列的情況下，獲得大量的標記。比如限制性酶切位點可用于分析DNA序列和多態(tài)序列復雜性降低，只有在某種特殊位點周圍延伸的序列在基因組中分散存在。這樣獲得的標記能用于定量性狀軌跡的繪制，分析相關性，以及追蹤自然群體中的進化情況。

這些方法幫助研究人員提出了與生物進程有關的一些有趣觀點，比如適應輻射（adaptive radiation）——一個譜系中表型多樣性的進化。靶向基因或者獲選基因的序列測定同樣也能用于識別一些驅動進程中的等位基因突變，比如類似蝴蝶翅膀模擬這樣的驅動進程，這是趨同進化的典型范例。無參考基因組的轉錄組分析（De novo Transcriptome Analysis）工具，以及數(shù)字標記方法也幫助科學家們在無參考基因組的情況下，進行編碼序列變化，以及基因表達變化的研究。

生物信息成本的大幅下降，以及越來越熟練的技巧普及了全基因組測序項目，比較基因組學研究也成為了可能。在關鍵進化研究位置的已完成基因組測序的生物，也能更好的被用于發(fā)育生物學的研究，舉例來說，一種稱為穗苔的植物是真根植物最早期出現(xiàn)的種類之一，其基因組的測序能幫助解答這些結構第一次是如何進化而來的。

非模式生物分析方法也可以參考與之相關的已解析參考基因組，大型全基因組測序計劃，比如10K基因組項目就是為了了解多種進化相關性物種之間的具體相關性，其中很多可以用于保守性基因組研究。

很快科學家們將可以進行群體基因組，那些還未受到關注的有趣生物的基因組分析也許將給我們帶來驚喜。