研究者们将其命名为可变的外显率。对预测疾病的严重程度最大的困难就在于可变外显率，即使对具有强遗传关联的疾病也是如此。他们发现一种被称为单倍型的调节和编码变异富集组合可通过减少疾病发展相关编码变异外显率起到预防疾病的作用。在癌症和自闭症患者中，他们分别找到了预测癌症和自闭症谱系障碍相关的编码变异外显率增加的单倍型富集。
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在美国的超级英雄中，有不少让我们耳熟能详的角色，例如蝙蝠侠、蜘蛛侠、金刚狼等等，可你们知道吗，在这些英雄中，竟有不少是基因变异而来。
例如风靡世界的蜘蛛侠，他本名彼得 · 帕克 ，是住在美国 纽约皇后区的一名普通高中生，由于被一只受过放射性 感染的蜘蛛 咬伤，身体发生了基因变异因此获得了蜘蛛一样的超能力 ，后自制了蛛网发射器 ，化身蜘蛛侠打击黑恶势力，默默守卫城市的安宁。
绿巨人浩克，在一次试验中，为了保护一名同事，布鲁斯暴露在致命的伽马射线之下，布鲁斯基因突变，从此之后，每当情绪激动时，布鲁斯就会失去自我意识，变身成为绿巨人，并且同时具有超强的破坏力和抗拒意志。
基因变异在我们的眼中开始充满了神秘性，让一些普通人拥有了超凡的力量，那么随着科学的发展，我们能否也能将科幻变成现实，成为蜘蛛侠、绿巨人一般的人物呢？
这个问题，很快哥伦比亚大学的研究人员发现了一些关于基因变异的奥秘。他们找到了一个长期困惑生物学者的重要谜团背后的分子机理，那些携带相同基因突变的个体，竟然不会产生相似的结果。有的能够致病，有的却保持正常，即使致病，轻重程度也有区别。这个现象致病变异对不同携带者的影响严重程度不同。研究者们将其命名为可变的外显率。
研究者在全基因组水平，将改善的外显率与具体疾病联系了起来，他们进行了外显率的修改研究，其中调节基因活性的遗传变异修正了蛋白质编码基因变异导致的疾病风险，认为外显率的修改研究对预测诸如癌症和自闭症谱系障碍等重大疾病的严重程度具里程碑式的意义。
通过科学家不断地深入研究，发现个人疾病风险可能由其调控和编码突变共同决定，单独的一种无法决定走向 。过去的大多数研究都集中在寻找编码变异或调节变异，或者潜在影响疾病的常见变异。
哥伦比亚大学系统生物学系助理教授Tuuli Lappalainen博士认为，只有将两个领域的数据合并成一个明确的假设，研究才能更加深入。
对预测疾病的严重程度最大的困难就在于可变外显率，即使对具有强遗传关联的疾病也是如此。科研者初步预测，基因活化调节在改变该基因编码突变中同样重要。
研究人员对迄今为止有关遗传变异影响基因表达的最大数据集GTEx（基因型-组织表达）项目进行了分析，目的是评估没有严重遗传疾病人群的调节和编码变异之间的相互作用。他们发现一种被称为单倍型的调节和编码变异富集组合可通过减少疾病发展相关编码变异外显率起到预防疾病的作用。
科学家猜测对于普通人群来说，根据时间变迁，自然选择也是可以从基因组中去除有害基因变异，研究人员又分析了来自美国国立卫生研究院的癌症基因组图谱和来自2600个自闭症患儿家庭的遗传样本永久储存库Simons Simplex Collection （SSC），其中患儿的自闭症谱系障碍不受父母和其兄弟姐妹影响。
在癌症和自闭症患者中，他们分别找到了预测癌症和自闭症谱系障碍相关的编码变异外显率增加的单倍型富集。
基于以上的发现，研究人员设计了基于CRISPR/Cas9基因编辑技术，测试已知疾病相关编码变异与可变外显子假说的实验：他们选择Birt-Hogg-Dubé综合征（一种可增加某些类型肿瘤风险的罕见遗传病）编码变异，编辑携带不同调节变异单倍型细胞的单核苷酸多态性（SNP），证实了调节变异确实可以改变编码致病性变异的效果与数据分析没有出入。
研究者预期在未来能够更好地预测个体是否可能通过整合调节和编码变异发展出疾病，应该充分考虑到这一点，并且调控变异需要和编码变异一起分析，特别是严重疾病的遗传学研究中，这样会使得编码突变相关疾病的更为准确。
研究解释了基因变异的不具备普遍性，即使在同样的条件下，也无法保证达到近似的变异的效果，这就回应了开头时候的一个问题，即使你与彼得帕克被同一只蜘蛛咬中一口，你也很难变成蜘蛛侠二号，不过在未来生物科技发展中，或许这种基因突变可以达到可控的程度，这实在是让人期待！
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