翻译组测序(Ribo-seq)是指对与核糖体结合的正在翻译的RNA片段进行测序,来准确获取样本中所有可翻译分子(包括mRNA和其他潜在可翻译RNA分子如lncRNA, circRNA等)的信息与精确定量,是连接转录组与蛋白质组之间的桥梁。
Ribo-seq是最常用的一种翻译组测序技术,该技术利用RNA酶消化细胞中的RNA,得到被核糖体保护的正在翻译的RNA片段(ribosome footprints, RFs),然后对这些被核糖体保护的30nt左右的RNA片段进行富集、深度测序、分析。
Ribo-seq可以研究细胞内基因翻译的水平、区域、速率等,结合转录组、小RNA测序、蛋白组等进行关联分析,可以更精确地研究转录后调控、翻译调控机制
实验流程
样本类型
1.细胞:数量≥1x107
2.组织:质量≥150mg
细胞样本需要用Cycloheximide (吉凯基因提供)进行预处理,再液氮速冻寄送;
组织样本也需要用含Cycloheximide的PBS清洗再液氮速冻,实在没有,可以直接速冻,做过实验比较有效;
不要加Trizol或RNA later,不需要抽提total RNA,转录组测序和Ribo-seq分开不同的处理,送两份样;
仅限人、大、小鼠,其他物种需评估。
测序方案
1. 测序平台:Illumina Nova Seq 6000;
2. 测序模式:SE50;
3. 测序数据:50M reads;
4. 数据质量:Q20>90%,Q30>85%;
5. P-site预测:符合高低低3nt规则分布;
6. 片段分布:20-40nt,主峰在28-30nt左右。
Ribo-seq 应用场景
一、翻译机制的探索
1. 关注正在翻译的基因中,哪些处于高效翻译,调控参与翻译效率的原件有哪些;
2. 解释双解码的发生机制,哪些基因可以发生双解码,具有哪些结构特征;
3. 探究非常规的现象。
二、可以深化转录组分析
1. 关注差异表达的基因中,究竟有哪些正在翻译,且翻译效率如何;
2. 缩小差异基因的范围,只关注正在翻译的基因;
3. 若差异表达基因太少,可通过Ribo-seq发现更多差异基因。
三、可用于解释转录组和蛋白组结果不一致
1. 当基因转录不翻译,或者翻译效率低时,可能会出现转录组显示有差异或者差异显著,而蛋白组无差异或差异不显著;
2. 若只检测了蛋白组,仅能粗略定位到基因区域,但无法明确转录本,更无法明确转录本中的编码ORF。
四、深化非编码RNA的测序分析
(发现新的小肽,这几年比较热,容易产高分文章)
1.当用于探究LncRNA中的TUCP是否具有编码功能;
2.研究circRNA对应的线性RNA是否具有翻译功能,开环后是否在进行翻译。
文献分享
案例一
研究目的:转录组和翻译组描述在整个生命期中小鼠组织中与年龄衰老有关的变化;
样本信息:肝脏(6个年龄组)和肾脏(3个年龄组);
测序策略:Ribo-seq+RNA-seq;
结论:转录组的变化制约着翻译组的变化,并与参与炎症、细胞外基质和脂质代谢的基因的表达改变有关。发现了一组编码蛋白质合成和核糖体生物生成机制。
案例二
研究目的:探索人类心脏中被翻译的RNA分子总体情况,以及被翻译的ORF和对应的蛋白或多肽的总体信息;
样本信息:65例扩张性心肌病(DCM)患者左心室心肌组织,15例正常对照者的左心室心肌组织;
测序策略:Ribo-seq+RNA-seq;
结论:展示了心脏基因表达的广泛翻译控制,鉴定了数百种以前从未检测到的从lncRNA和circRNA表达的微蛋白,这些微蛋白多位于线粒体中;微量蛋白的翻译不仅限于心脏,而且在人类肾脏和肝脏的翻译组中也很突出。数十种微蛋白从具有良好非编码功能的lncRNA中翻译出来,表明了以前无法识别的生物学特性。
Ribo-seq 研究思路
总 结
1. 翻译组测序Ribo-seq:翻译定量、翻译调控、发现新的可翻译分子相互关联的三个方面,纯组学的文章;
2. 翻译组与多个不同组学(转录组、RNA修饰组、蛋白组、多肽组、小RNA、RIP等)关联分析;
3. 寻找一个目标基因A,深入研究,支持高分文章。
吉凯基因凭借多年在靶标筛选及验证服务领域的技术积累,建立的标准化 、工程化 、系统化的GRP平台,为中国研究型医生提供科研服务,加快科研成果转化;提供表观修饰相关的组学检测手段:meRIP-seq(m6A)、acRIP-seq(ac4C)、ATAC-seq、单细胞ATAC-seq、Ribo-seq、WGBS、RRBS、BSAS、Masarry(DNA甲基化位点验证)等服务。
【参考文献】
1.Gobet C, Naef F. Ribosome profiling and dynamic regulation of translation in mammals.Curr Opin Genet Dev. 2017 Apr;43:120-127. doi:10.1016/j.gde.2017.03.005.
2.Nicholas T Ingolia. Ribosome Footprint Profiling of Translation throughout the Genome. Cell. 2016 Mar 24;165(1):22-33. doi: 10.1016/j.cell.2016.02.066.
1.实验技术干货
2.蛋白质组学研究
3.腺病毒简介及应用
6.单细胞测序
8.悬浮细胞专用病毒
10.测序技术研究与应用
12.腺相关病毒选择/应用
13.表观遗传研究
14.文章解析
15.国自然课题设计思路解析
16.生物信息分析及工具
17.外泌体研究
18.肿瘤免疫研究
19.高分文章