翻译组Ribo-seq+RNC-seq+转录组测序（mRNA-seq）组合套餐

翻译组学与疾病相关的研究策略

翻译组学简介

研究翻译的总体叫做翻译组学。

翻译组包括广义的翻译组和狭义的翻译组，广义的翻译组指的是直接参与翻译过程的所有元件，包括核糖体、正在翻译的mRNA、tRNA、调控性RNA (如miRNA, lncRNA等)、新生肽链(nascent polypeptide chain )、各种翻译因子等（图1）；狭义的翻译组特指正在翻译的mRNA。翻译组测序包括两种：全长翻译组测序（RNC-seq）和核糖体足迹测序（ribosome profiling, Ribo-seq）。这两种测序方法从不同侧面反映了翻译的不同性质。RNC-seq是提取与核糖体结合的mRNA并测序；Ribo-seq是使用核酸酶切掉未被核糖体保护的mRNA，再提取被核糖体保护的片段（ribosome footprints, RFP, 或称ribosome-protected fragments, RPF），并测序（图2）。

图1 蛋白质翻译图 

图2. 转录组测序与翻译组测序的区别

RNC = Ribosome Nascent-chain Complex, 核糖体-新生肽链复合物，是翻译过程中最重要的单位。RNC-mRNA与total mRNA的比值为翻译起始效率（TR，translation ratio），TR与细胞的表型有关，同时受到UTR区、miRNA等 调控。比较不同样本TR改变的基因，可以研究疾病发生发展、药物作用、发育的分子机制等，也为阐明miRNA等ncRNA的分子机制提供了强大的工具。

您的研究方向和应选用的测序方法列在下表中。

主要研究策略:

1、 探究某基因对疾病影响的机制

（1）筛选正在翻译的基因中处于高翻译效率的基因，探究其对疾病造成的全局性功能影响，指导后续实验；

（2） 探究非常规翻译现象对疾病造成的影响；

2、 深化转录组测序分析

   （1）确定差异表达的基因中正在翻译的基因以及翻译效率；

   （2）若转录组差异表达基因太多，想缩小筛查范围，则可筛选正在翻译的基因，并比较其翻译效率；

   （3）若转录组差异表达基因太少，想扩大筛查范围，则可通过翻译组分析发现更多差异表达／翻译基因；

3、解释转录组与蛋白组结果的不一致，当转录组显示有差异或差异显著，蛋白组验证发现无差异或差异不显著，可能因为基因转录而不翻译或者翻译效率低；

4、探究某种lncRNA是否会翻译成短肽或蛋白质。

图3. 翻译调控对生命体的影响比例

主要优势:

（1）可间接鉴定蛋白质，且不受蛋白质理化性质的限制。

（2）为非模式生物的蛋白质组提供准确参考库；

（3）找出翻译起始效率（TR），因为TR与细胞的表型之间存在密切的关系；

（4）得到翻译延伸速率（EVI），提示蛋白质在翻译过程中的折叠质量。

图4. 翻译起始效率（TR）和翻译延伸速率（EVI）的二维调控模式

分析内容：

1、数据质控；

2、与参考基因组比对；

3、基因表达水平分析；

4、翻译层面差异基因筛选、聚类分析、GO/KEGG pathway富集分析；

5、翻译比例（Translation Ratio,TR）分析（需有转录组数据）；

6、差异TR基因的GO/pathway富集分析。

技术参数：

1、样品类型及要求：组织或细胞样本（承启生物可进行RNC分离及mRNA提取，客户在采集样本前，请与承启生物联系，公司提供RNC-mRNA测序样本准备指南或专用样本保存液）

2、推荐数据量：5G

3、测序策略：HiSeq PE150

案例一：翻译组测序在肺癌中的应用

暨南大学王通等利用翻译组测序技术对肺癌细胞和正常细胞进行分析，发现肺癌细胞中全局性mRNA的翻译起始效率(以TR表征)普遍比正常细胞上调，其中TR上调幅度最大的123个基因几乎完整体现了癌细胞的各种表型，精准程度远胜于SILAC定量蛋白质组。该研究结果还揭示了优先翻译的基因决定着细胞的功能与表型（图3）。

图5  A：根据差异蛋白质组分析的细胞功能；B：对TR上调幅度最大的120余个基因进行功能分析结果

案例二：应用翻译组测序测定人癌细胞中的翻译延伸速率

连新磊等使用翻译组测序测定了生理条件下每个基因的翻译延伸速率，发现癌细胞中的促癌基因的翻译速率显著降低，而抑癌基因的翻译速率主动上调。说明了在癌细胞中，促癌基因翻译速率下调将有助于蛋白质正确折叠，从而发挥促癌作用；而抑癌基因因为翻译速率加快使其难以正确折叠成有功能的蛋白质，从而不能发挥抑癌作用。这一正一反的翻译调控，使得癌细胞得以生存并且维持了其恶性表征。

图6 翻译延伸速率减慢与细胞的恶性表型相关

部分研究案例科研成果：

1. Translating mRNAs strongly correlate to proteins in a multivariate manner and their translation ratios are phenotype specifc. Nucleic Acids Res (2013) 41(9):4743-54

2. Resolving Chromosome-Centric Human Proteome with Translating mRNA Analysis: A Strategic Demonstration. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 50-59

3. Systematic analysis of missing proteins provides clues to help defne all of the protein-coding genes on human chromosome 1. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 114-125

4. Chromosome-8-Coded Proteome of Chinese Chromosome Proteome Data Set (CCPD) 2.0 with Partial Immunohistochemical Verifcations. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 126-136

5. Omics Evidence: Single Nucleotide Variants Transmissions on Chromosome 20 in Liver Cancer Cell Lines. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 200-211

6. Systematic analyses of the transcriptome, translatome, and proteome provide a global view and potential strategy for the C-HPP. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 38-49

7. Iterative Genome Correction Largely Improves Proteomic Analysis of Nonmodel Organisms. Journal of proteome research (2014), 13 (6), 2724–2734

基本送样流程：

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