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  • 翻译组测序(Ribo-Seq)技术

     

     

     

    技术简介:

     

    核糖体印迹测序又称Ribosome profiling,或Ribo-seq,是运用测序手段研究翻译组学的一种主要的技术手段。该技术通过使用翻译抑制剂使正在翻译的mRNA序列固定在核糖体上。加入核酸酶处理不受核糖体保护的mRNA,分离核糖体并提取纯化核糖体上未被消化的短片段mRNA(大约30nt),进而获得正在翻译的mRNA序列。这项技术可获得实时全转录组正在翻译的序列信息,使研究者能从分子水平检测蛋白组的翻译情况,并了解蛋白质的翻译水平及翻译过程,在蛋白翻译机制的研究领域中有广阔的应用前景。

       

    实验流程图

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  • 案例分析

     

    案例1:特异性tRNAs的表达调控驱动基因表达和癌症进展

     

    原文:Modulated Expression of Specific tRNAs Drives Gene Expression and Cancer Progression

     

    期刊:Cell (2016)                                    影响因子:36.216

     

    作者通过在5种细胞系中进行tRNA测序研究和Ribo-seq研究发现,在人类乳腺癌中特异性tRNAs:tRNAGluUUC 和tRNAArgCCG表达上调,可使癌细胞获得转移能力。研究者通过Ribo-seq检测这些特殊tRNAs增多后转录本上的核糖体结合情况,结果显示富集这些tRNA同源密码子的转录本更加稳定,核糖体结合更多。特别是tRNAGluUUC通过直接增强EXOSC2表达与增强GRIPAP1来构成一条受tRNA驱使的“可诱导”通路,从而促进癌症转移。 因此,该研究说明tRNA是基因表达的动态调节因子,RNA调节是细胞实现特定转录物和蛋白质表达改变的一种机制。

    tRNAs的表达调控基因表达和癌症进程

     

    tRNAs的表达调控基因表达和癌症进程

     

     

     

    案例2: 人心脏的翻译组学研究

     

    原文: The Translational Landscape of the Human Heart

     

    期刊:Cell (2019)                               影响因子:36.216

     

    基因在人体组织中的表达的研究主要集中在转录水平上,而翻译调控常被忽视。本研究对65例扩张性心肌病(DCM)患者左心室心肌组织和15例正常对照组的左心室心肌组织进行mRNA测序(mRNA-seq)和核糖体印迹测序(Ribo-seq),分析了DCM与健康对照组中RNA分子翻译效率的总体情况,结合先前研究的心脏组织蛋白质组学的数据,系统分析了左心室心肌组织中被翻译的ORF以及对应的蛋白或多肽的总体信息。分析后发现在1090个uORF、 22335个传统的ORF还包括了来自于169个lncRNA 的339个sORF。本文通过分析Ribo-seq数据鉴定出了169个lncRNA和40种环状RNA (circRNAs)编码的新的微蛋白,这表明这些微蛋白在人体中的生物学功能尚未被发现。而本研究中的这一发现可能为研究其他人类组织翻译组学提供依据。

     

    心脏翻译组学研究概览

     

    心脏翻译组学研究概览

  • 云序技术优势:

     

    数据分析(仅供展示 详见demo报告)

    1、基因的识别和注释

    2、差异基因的筛选

    使用edgeR或DESeq2对原始count进行标准化并计算两组样品间的倍数变化(fold chang)。如下表:

    差异表达mRNA(例子)

     

    3、差异基因 GO功能富集分析                        

     

    4、差异基因KEGG通路分析

     

    5、聚类图

    聚类图可以用于衡量样本或基因之间表达的相似性,通常来讲,同组的样品能够聚在一个分支中。

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    差异表达基因聚类(例子)

    6、散点图

    散点图(例子)

    7、火山图

    当两组样品比较时,利用倍数变化和P-value绘制火山图,火山图可以反映总体基因的表达情况。

    注:两个样品比较不画火山图

    火山图(例子)

    8、差异TE基因筛选(同时进行mRNA-seq提供以下部分)

    翻译效率的改变是基因翻译水平调控的主要形式,直接影响蛋白质的产量。翻译效率(TE):TE代表样本中某个基因正在翻译的mRNA的数量占总mRNA的比例,计算公式为:TE=Norm data in Ribo-seq / Norm data in RNA-seq。

    计算两组样品间的所有差异TE基因。以倍数变化(fold chang)>=2筛选差异TE基因。如下表:

    9、差异TE基因散点图

    散点图可直观展示每个分组比较的差异TE基因分布情况。

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    散点图(例子)

    10、差异TE基因 GO功能富集分析

    11、差异TE基因KEGG通路分析

    hsa04380

     

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