翻译组学简介
转录组数据能够评估蛋白质的表达水平，然而，越来越多的研究结果表明，mRNA的丰度和蛋白质的丰度存在较大差异。这主要是由于在翻译过程中存在复杂的调控机制。蛋白质可以通过质谱技术直接量化蛋白质的丰度，但无法检测出mRNA的翻译效率和蛋白质的合成速率。因此，迫切需要一种创新性技术，成为转录组学和蛋白质组学的重要桥梁和枢纽。因此，翻译组学恰逢其时地应运而生。
翻译组学(Translatomics)是一种对核糖体结合的RNA进行捕获和测序的技术，通过对正在翻译的RNA分子进行测序和分析，可以精确地量化从基因到蛋白的转录和翻译效率，并比较不同处理下，蛋白质的翻译调控机制。翻译水平的调节是蛋白质丰度的关键决定因素，而蛋白质丰度又进一步调节细胞状态。对于蛋白质来说，翻译水平的调控程度超过了转录调控、mRNA代谢和蛋白质代谢调控过程的总和。翻译调控是细胞内一种重要的调控机制，它能够在转录后水平对蛋白质的合成进行精确控制，而且在生物体的生长、发育、代谢等多种生物学过程都发挥非常重要的作用。从基因组到转录组的调控研究成果有很多，相比之下，缺乏从转录组到蛋白质组的调控研究成果，而翻译组作为转录组和蛋白质组之间的桥梁，弥补了这一短板。随着翻译组学技术的运用，我们能够更加全面并且准确地获得翻译过程中的各种信息，包括翻译效率、翻译起始、翻译终止等，这也为我们发现新的翻译调控机制提供了强有力的技术支持。
翻译组学研究技术
目前，翻译组学的研究方法有：多聚核糖体图谱(polysome profiling)、翻译核糖体亲和纯化测序(TRAP-seq或RiboTag-seq)、核糖体印迹测序(Ribo-seq)、核糖体-新生肽链复合物测序(RNC-seq)和单细胞核糖体印迹测序(scRibo-seq)。
Polysome profiling：通过蔗糖梯度超速离心分离free mRNA、40S和60S核糖体亚基、单核糖体和多聚核糖体，收集含有多聚核糖体的部分用于RNA或蛋白质分析。
优点：可以检测核糖体密度分布；对胞质RNA做分级。
缺点：需要特定的设备；需要投入的样品量较多；操作复杂耗时长；可能存在假多聚体和脂质颗粒的污染；不能提供核糖体的位置信息。
TRAP-seq：通过转基因手段给感兴趣的核糖体带上亲和纯化标签，并使用组织特异性启动子控制该标签的表达。带标签的核糖体以及与之结合、正在翻译的mRNA可以被特定的抗体捕获，去除rRNA后，可进一步开展RNA-seq或Microarray检测。
优点：检测具有细胞特异性。
缺点：难点在于构建转基因细胞或动物模型；亲和标签可能干扰核糖体功能；不能提供核糖体的位置信息。
Ribo-seq：细胞裂解后，用RNase将不受核糖体保护的RNA区域切割和消化，并在去除rRNA后，对核糖体保护片段（RPF）进行深度测序生成核糖体谱，可以提供核糖体在翻译mRNA上的位置及定量信息。
优点：能够检测核糖体密度分布；明确核糖体位置信息；发现新的非典型ORFs；破译翻译调控机制。
缺点：需要特定的设备；需要投入的样品量较多；操作复杂耗时长；可能存在假RPFs的污染；冗余的生物信息。
RNC-seq：与Polysome profiling不同，RNC-seq采用30%蔗糖缓冲液，通过超速离心分离核糖体相关的翻译mRNA，收集沉淀中的RNC-mRNA，回收的RNC-mRNA可以保存全长信息。
优点：回收率更高；没有蔗糖污染；获得全长mRNA。
缺点：RNC脆弱易断；不同核糖体数目的RNC混合分析；不能提供核糖体的位置信息。
scRibo-seq：将单细胞用含有放线菌酮(CHX)的裂解液进行裂解，并用微球菌核酸酶（MNase）酶切释放RPF，之后构建文库，选择具有典型RPF长度的片段进行深度测序。
优点：单细胞的翻译检测；无需标记及转基因材料；适用于稀有的原代样品。
缺点：相对较低的灵敏度和准确度；丢失了空间和时间信息；生物或技术噪音。
总之，这些翻译组学研究技术各有优势，研究者可以根据具体的研究目的和实验条件选择合适的技术。如果需要直接测定翻译效率、鉴定翻译起始位点、鉴定uORF以及新型的microProtein，Ribo-seq是更好的选择；如果需要了解翻译效率的直观图谱，Polysome profiling更合适；如果需要获得特定细胞或组织的翻译信息，TRAP-seq更合适；如果需要了解核糖体的组成和活性，RNC-seq更有用。
Ribo-seq技术应用思路
基于翻译组学技术，科学家们在翻译调控研究方面已经取得了一系列重要成果。我们以Ribo-seq为例，简要总结了翻译组学的研究思路。
（1）研究基础：确定研究目的，制备样品，开展Ribo-seq测序。
（2）研究进阶：个性化数据分析，必要的实验验证和功能研究。
（3）研究升华：多组学联合分析，充分的实验验证，发现新的调控机制，具备潜在应用价值。
Ribo-seq技术应用方向
Ribo-seq是一种针对细胞中核糖体以及核糖体保护的mRNA片段的研究技术，能在全基因组范围内、高分辨率的定量分析正在翻译的mRNA。该方法已在许多动物、植物和微生物研究中被应用，并且揭示了有关翻译过程的许多调控机制。
在癌症研究中，通过翻译组学分析，发现癌症细胞中异常激活的翻译调控途径，为癌症治疗提供新靶点。例如，研究发现某些癌症细胞中eIF4E的表达水平升高，通过抑制eIF4E活性可抑制肿瘤生长。在神经系统疾病研究方面，研究了阿尔茨海默病、帕金森病等神经系统疾病中的翻译调控异常，为疾病诊断和治疗提供线索。例如，研究发现阿尔茨海默病患者大脑中某些mRNA的翻译效率降低，可能与疾病发病机制相关。在自身免疫性疾病研究中，分析免疫细胞在炎症、感染等过程中的翻译调控网络，揭示免疫应答的分子机制。例如，研究发现某些炎症因子可通过调控翻译起始过程影响免疫细胞的功能。在代谢性疾病方面，翻译调控在胰岛素信号通路和葡萄糖代谢中发挥作用，与肥胖、糖尿病等代谢性疾病的发生有关。在心血管疾病方面，翻译调控影响心脏细胞的生长和功能，可能与心力衰竭等心血管疾病相关。许多遗传性疾病，如囊性纤维化、杜氏肌肉萎缩症和某些类型的遗传性心脏病，都涉及翻译调控的异常。在生长发育生物学方面，研究胚胎发育过程中的翻译调控，揭示细胞分化和器官形成的分子机制。例如，研究发现某些mRNA在胚胎发育过程中的翻译调控对细胞命运决定具有关键作用。在药物研发方面，基于翻译组学发现的药物靶点，设计新型药物，为疾病治疗提供新策略。例如，针对翻译起始因子eIF2B的抑制剂可用于治疗某些遗传性疾病。在感染性疾病研究方面，病原体（如：病毒和细菌）可能通过操纵宿主细胞的翻译机制来促进自身的复制和存活。
总之，翻译组学在生物学和医学研究中的具有重要的地位和应用意义，随着技术的不断进步，Ribo-seq的应用将会更加广泛。
Ribo-seq文章案例
案例一：癌症研究
文章标题：Modulated expression of specific tRNAs drives gene expression and cancerprogression.
研究内容：使用Ribo-seq与tRNA测序技术研究tRNA在乳腺癌转移中的作用，发现tRNA ArgCCG和tRNA ArgUUC作为乳腺癌转移的促进因子，通过直接增强EXOSC2的表达和增强GRIPAP1的翻译来促进乳腺癌转移。
案例二：神经系统疾病
文章标题：Defects in mRNA translation in LRRK2-Mutant hiPSC-Deriveddopaminergic neurons leads to dysregulated calcium homeostasis
研究内容：该研究以帕金森病(PD)患者的诱导多能干细胞(iPSC)分化成的多巴胺能神经元为实验材料，通过Ribo-seq分析，发现LRRK2基因G2019S位点突变会导致mRNA翻译失调，进而影响钙稳态，并可能导致了帕金森病中多巴胺能神经毒性。
案例三：心血管疾病
文章标题：The translational landscape of the human heart
研究内容：使用Ribo-seq技术研究扩张性心肌病(DCM)心肌组织的翻译组，鉴定出169个lncRNA和40个circRNA编码的新的微蛋白(microprotein)。
案例四：生长发育
文章标题：Developmental dynamics of RNA translation in the human brain
研究内容：使用Ribo-seq绘制人类大脑的全面的翻译图谱，揭示了基因表达调控的关键节点，识别了数千个未知的翻译事件，包括编码人类大脑特异性微蛋白的小开放阅读框(sORF)。该研究对于理解人类大脑的特征和脑相关疾病具有重要意义。
案例五：植物逆境胁迫
文章标题：Pervasive downstream RNA hairpins dynamically dictate start-codon selection
研究内容：使用Ribo-seq、SHARP-MaP揭示了植物免疫过程中，mRNA的结构变化动态调节了翻译起始密码子的选择。促进抗病相关的mRNA翻译效率提高，增强了植物的抗病性。
案例六：病毒感染
文章标题：Dissecting infectious bronchitis virus-induced host shutoff at thetranslation level
研究内容：使用Ribo-seq绘制了传染性支气管炎病毒(IBV)感染细胞的翻译景观，并证明了IBV诱导宿主基因关闭以促进其复制的新策略。
以上这些案例，展示了Ribo-seq在生物学和医学研究领域中的应用，从不同角度揭示了翻译调控在正常生理及疾病过程中的重要作用，也为人们深入洞察生命科学的复杂机制和信号通路提供了技术支持。
参考文献
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