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你想用翻译组学研究哪道菜?

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迅猛龙

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发表于 2021.5.20 09:25:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 基迪奥-Jt桃 于 2021.5.20 09:25 编辑

翻译组学是研究mRNA翻译蛋白的过程,可以想象成这就是看核糖体做饭的过程。如果核糖体是个小厨子,mRNA就是他们的原料,原料分不同类别,5’UTR区是前菜系列,CDS区是主菜系列,3’UTR区是甜品系列,翻译出的肽段就是做好的菜,之后还有别人拿去摆盘,那就是蛋白加工修饰的过程。相关的原理我们已经介绍多时,本周四基迪奥的在线课堂,将和大家分享翻译组具体在医学上都有哪些应用,欢迎前来交流。本篇推文先偷偷爆料部分内容。

直播时间:5月20日(周四)下午15:00~16:00

直播地点:
B站
B站号:基迪奥生物
房间号:22356503

●物种广泛、领域宽●

越来越多的文章不仅局限于从转录的水平上验证分子的表达,而且选择同时从翻译的水平说明基因的变化,所以翻译组学已经在医学领域的生理、疾病等热点研究上都得到了广泛的应用。例如:

1.衰老

人们发现蛋白质的代谢在衰老和神经退行性变中起着核心作用,年龄相关的改变会伴随着蛋白合成机制和翻译调控过程的变化,许多可以延长寿命的干扰在一定程度上是通过先降低蛋白质合成率,再降低与年龄相关的蛋白质分解代谢程度。如图1这篇综述详细总结了科学家们如何用翻译组学和前沿的质谱技术揭开了在不同组织中的年龄相关的mRNA的翻译速率的变化情况,并揭示了可能导致功能下降的分解代谢和合成代谢途径之间的关键相互作用。

图1 关于衰老和神经退行性变中翻译调控综述

2.胚胎发育

在胚胎早期发育过程中,所有的细胞过程都由沉积在卵中的母本产物来调节。母本产物之一就是RNAs,可以作为合成蛋白质的模板。随着胚胎细胞数量和大小的增长,RNAs将逐渐降解。图2的文章为了验证参与到胚胎发育过程中RNA衰变的关键蛋白的功能(Ski7),作者分别用转录组和翻译组学进行测序,验证其表达的变化,发现Ski7的转录和翻译表达在正常卵母细胞到胚胎的过渡期间达到了峰值,而Ski7突变体产生的卵质量较差,发育的胚胎较少,这过程中的转变调控完全依赖于转录后的调控机制。

图2 以斑马鱼作为模型研究胚胎发育过程

3.病理学

翻译组学也广泛应用于病理过程的研究,如图3是研究参与到非酒精性脂肪性肝炎(NASH)中分子IL11的作用。作者利用转录组和翻译组先验证在细胞中IL11的信号强度,再验证脂毒性是否与肝细胞中的IL11活性相关,最终结果确定了IL11可以调节肝细胞代谢,以及非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)到NASH过渡的机制。

图3 肝细胞代谢过程的研究

4.癌症

通过翻译组学可以分析癌症发展过程中发挥重要调控作用的基因,还能找到可以用于治疗癌症的蛋白或者小肽。如图4这篇文章,是通过22种癌症多种组织,利用Ribo-Seq 分析了典型(canonical)的ORFs和非编码区域nORFs的表达情况,以寻找具有潜在生物学功能的nORFs。

图4 nORF在多种癌症中的作用

那究竟可以从哪些分析方向入手像上述文章一样解决想要研究的问题呢?翻译组的应用是否有规律可循呢?

常规的翻译组学数据应用及分析思路可以分为如下三种。


●三种常见分析方向●

1.翻译水平的表达

对于不同测序方式获得的结果,我们最关注的信息之一就是基因的表达量。利用翻译组学我们可以得知有多少转录本正在翻译,翻译的程度有多大,如第1部分提到的第2和第3篇文章,此外,我们还可以分析基因的翻译效率有多高。

① 翻译组reads分布特征

拿到翻译组学的数据会发现,和普通转录组reads随机分布的模式不同,Ribo-Seq测序得到的Ribosome footprints(RFPs或RFs)分布是有一定特征的,即“高-低-低”。核糖体在翻译蛋白的过程中存在A、E、P三个位点,A和E分别是tRNA进入和离开的地方,P位点是肽段延伸的地方,停留时间最长,对应到数据中,该位点RFs最多,图形就会呈现出以三个碱基为一个单位的变化,节奏如三拍的华尔兹一般。如果我们看文章中出现了如下的这种图,那基本就可以断定用到了Ribo-Seq技术。

图5 RiboWaltz软件绘制出的三碱基节律图

在数据分析中这种“华尔兹节拍”的记录多是用于翻译组质控的体现,有的文章也会同理绘制单个基因的reads分布图,以分析目标基因翻译表达的变化,如下图,这是一篇利用Ribo-Seq研究翻译调控在暴露于白细胞介素(IL-1β)后软骨细胞的分泌反应中的作用[1],图6中的基因SOX9,是调控软骨分化的主要基因 ,在IL1-β作用3h后,CDS区信号减弱,3’UTR区域信号增强,说明IL-1β确实对这一过程产生了影响。
  
图6 在IL-1β作用前后,SOX9基因的翻译和转录reads的分布情况

② 翻译效率

菜做了多少是一回事,效率高不高又是一回事,翻译效率就是研究哪个基因翻译的能力更强。有的基因翻译出的蛋白多,可能不是由于它编码蛋白的能力强,而是由于它转录出的mRNA多,我们可以通过Translation efficiency(TE)这个指标去分析具体的缘由(图7左),通过比较不同样本中基因TE的变化,可以分析出基因翻译能力的变化(图7右)。

图7 翻译效率示意图[2]

下面图8来源的文章,是分析人上皮细胞在感染李斯特菌后转录和翻译水平调控的共同变化[3],文章利用转录组和翻译组的数据分别分析了表达量的变化并计算了TE,结果发现宿主基因表达的正调控在感染开始的5h主要是由于转录组的变化,部分基因是受到翻译抑制的影响,在感染2h和5h的结果对比中更为明显。

图8 感染后上皮细胞TE变化

③ 翻译过程

除了上述提到的将翻译组与转录组数据进行关联,还可以再加上蛋白组数据进行翻译-蛋白或转录-翻译-蛋白的关联分析,从翻译调控前、中、后三个角度分析基因表达的情况。下面这篇文章是研究休眠的白血病细胞对AU-rich元件和TTP的化学抗性的转录后过程[4]。作者利用三个组学分析在SS和AraCS处理后基因表达的变化,结果发现在转录和蛋白层面,两者相关性更高,并分别统计了差异基因和对应的功能,最后重点关注到了与炎症反应相关的基因,这些基因通常在G0细胞中上调,与衰老相关的分泌途径没有显著重叠。

图9 三个组学层面分析基因的表达变化及功能

2.分子调控机制

以上是基于基因翻译水平的表达量进行分析的,再进一步我们可以分析都有什么原因影响了CDS区的这种表达,最常见有两个因素,uORF和miRNA。

①uORF

UTR区域在一般认知中,是不具备编码能力的,事实证明这些区域也存在小ORF(sORF)可以编码出小肽或影响RNA的表达在体内发挥作用,其中上游5’UTR区域存在的uORF对下游CDS区影响更为常见,研究也是最多的,如下图是在一篇综述中总结出来的,癌细胞通过抑制翻译过程以适应肿瘤发生过程中存在的应激所涉及到的多种通路[5],圈红的地方是elF2α磷酸化后增强了含有uORF的mRNA的翻译能力,以适应代谢过程。

图10 调控翻译的信号通路

②miRNA

CeRNA的研究大家已经十分熟悉了,miRNA可与其他非编码RNA相互作用,影响mRNA的正常进程。随着翻译组的出现,类似的研究也随之上升一个高度了。下面这张图是在一篇文章中解释在胚胎干细胞(ESCs)中miRNA如何通过抑制翻译过程影响RNA降解[6]。DGCR8是miRNA合成的关键蛋白,DDX6会影响miRNA活性,文章分别KO这两个基因。敲除DGCR8后,miRNA靶基因翻译不再受到抑制且稳定性提升,然而敲除DDx6后仅影响到了翻译抑制的过程。根据翻译水平提升和mRNA稳定性提升的情况可以预测出蛋白的水平也会随之上升。

图11 敲除介导miRNA成熟的基因分析miRNA对靶基因的影响

3.小肽功能及应用

小肽不同于一般的蛋白,它是指长度<100个氨基酸的肽段,以前一直被人们忽略,随着翻译组和蛋白组研究的流行程度和准确度的提升,人们陆续发现前面提到的5’UTR的uORF以及3’UTR的dORF,lncRNA的lncORF,circRNA的cORF,均可编码小肽。这种颠覆认知的事情出现总会掀起一定的研究热潮,这也是目前翻译组研究最热的一个方向。

图12是来自Science Perspectives对小肽功能上的一个小结[7],各类sORF编码出的小肽可能调控了mORF的翻译,可能调控了lncRNA的非编码功能,可能与mORF编码的蛋白相互作用,如sORFs的产物结合到了MHC I上,从而在免疫系统中发挥功能,它也可能独立发挥作用,已经有多种疾病研究发现小肽可以作为诊断的biomarker,也可以作为治疗癌症的潜在药物。由于小肽具有一定进化上的保守性,相信小肽的应用会更为广泛。

图12 ncRNA翻译出的小肽可能的功能

以上就是关于翻译组在医学领域研究与应用的小综述,如果还想了解更多的文章思路及应用欢迎明天来B站听基迪奥up主线上直播!

▼参考文献▼
[1]McDermott B T, Peffers M J, McDonagh B, et al. Translational regulation contributes to the secretory response of chondrocytic cells following exposure to interleukin-1β[J]. Journal of Biological Chemistry, 2019, 294(35): 13027-13039.
[2] Wang Y, Zhang H, Lu J. Recent advances in ribosome profiling for deciphering translational regulation[J]. Methods, 2020, 176: 46-54.
[3] Besic V, Habibolahi F, Noël B, et al. Coordination of transcriptional and translational regulations in human epithelial cells infected by Listeria monocytogenes[J]. RNA biology, 2020, 17(10): 1492-1507.
[4] Lee S, Micalizzi D, Truesdell S S, et al. A post-transcriptional program of chemoresistance by AU-rich elements and TTP in quiescent leukemic cells[J]. Genome biology, 2020, 21(1): 1-23.
[5] Chen H H, Tarn W Y. uORF-mediated translational control: Recently elucidated mechanisms and implications in cancer[J]. RNA biology, 2019, 16(10): 1327-1338.
[6]Freimer J W, Hu T J,Blelloch R. Decoupling the impact of microRNAs on translational repressionversus RNA degradation in embryonic stem cells[J]. Elife, 2018, 7: e38014.
[7]Wei L H, GuoJ U. Coding functions of “noncoding” RNAs[J]. Science, 2020, 367(6482):1074-1075.

本文作者:基迪奥-萌神     

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ribo-seq翻译调控的利器
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chip-seqence还是能够给文章加分不少感觉
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