Ribo-seq

技術原理

蛋白質是生命活動的主要承擔者，翻譯調控又是細胞內重要的調控方式。翻譯是核糖體讀取mRNA模板來指導蛋白質合成的過程，是基因表達的關鍵步驟。翻譯的過程受到嚴格的調控，很多疾病與翻譯異常相關，比如神經退行性疾病、貧血癥和發育障礙等。雖然核糖體的結構與功能研究的比較透徹，但是對于翻譯過程的調控機理還需要深入研究。

核糖體印跡測序(Ribosome profiling, Ribo-seq)，能夠詳細檢測體內的翻譯狀態。Ribo-seq的技術核心是識別與核糖體結合的mRNA以及正在被翻譯的約30個核苷酸。對核糖體結合的mRNA片段進行測序，能夠精確記錄核糖體在翻譯過程中的位置。將轉錄組與Ribo-seq數據聯合分析，可以計算出蛋白質的合成速率。

技術特點

Ribo-seq能夠揭示蛋白合成的時間、地點、位置、哪些蛋白質正在被合成以及蛋白質合成的調控機制。Ribo-seq搭建了從轉錄組學到蛋白質組學之間的橋梁，已經廣泛應用在動物、植物和微生物的研究中，用于揭示生長發育、形態建成、疾病發生、逆境脅迫響應的調控機制。

應用方向

Ribo-seq應用于研究轉錄本的翻譯活性、鑒定翻譯起始位點、ORF位置和蛋白質的翻譯調控機制。

Ribo-seq技術已經廣泛應用在動物、植物和微生物的研究中，用于揭示生長發育、形態建成、疾病發生、逆境脅迫響應的調控機制?？傊?，Ribo-seq能從基因組水平檢測蛋白質的翻譯狀況，獲得正在翻譯的mRNA序列信息并解析翻譯調控機制。

藍景科信優勢

實驗周期快、質量高、結果穩定可靠。

豐富的物種經驗。

實驗流程

分析內容

標準生信分析

（1）原始數據過濾與測序質量評估

（2）比對去除核糖體RNA、tRNA、sRNA等

（3）Reads長度分布統計與長度過濾

（4）比對參考基因組

（5）測序飽和度分析

（6）RF在基因組上的分布統計與分類

（7）三堿基節律分析

（8）翻譯基因統計與表達量分析

（9）樣本關系分析

（10）組間差異翻譯基因分析

（11）差異翻譯基因的GO和KEGG功能富集分析

Ribo-seq與RNA-seq的聯合分析

（1）翻譯效率計算

（2）翻譯效率與轉錄水平的關系分析

（3）翻譯效率與轉錄水平的關聯分析

分析流程

實驗案例

送樣要求

（1）細胞樣本：建議送樣量5×106-1×107個。

（2）動物組織樣本：建議送樣量≥300 mg。

（3）植物組織樣本：建議送樣量≥500 mg。

樣本分組

至少2組樣品，包括對照組和實驗組，樣本數建議：3 Vs 3。

參考文獻

Brar GA, Weissman JS. Ribosome profiling reveals the what, when, where and how of protein synthesis. Nat Rev Mol Cell Biol. 2015. 16(11):651-664.

Chong C, Coukos G, Bassani-Sternberg M. Identification of tumor antigens with immunopeptidomics. Nat Biotechnol. 2022. 40(2):175-188.

Fremin BJ, Nicolaou C, Bhatt AS. Simultaneous ribosome profiling of hundreds of microbes from the human microbiome. Nat Protoc. 2021. 16(10):4676-4691.

Ingolia NT, Brar GA, Rouskin S, McGeachy AM, Weissman JS. The ribosome profiling strategy for monitoring translation in vivo by deep sequencing of ribosome-protected mRNA fragments. Nat Protoc. 2012. 7(8):1534-1550.

Ingolia NT, Ghaemmaghami S, Newman JR, Weissman JS. Genome-wide analysis in vivo of translation with nucleotide resolution using ribosome profiling. Science. 2009. 324(5924):218-223.

Juntawong P, Girke T, Bazin J, Bailey-Serres J. Translational dynamics revealed by genome-wide profiling of ribosome footprints in Arabidopsis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014. 111(1):E203-212.

Sawyer EB, Cortes T. Ribosome profiling enhances understanding of mycobacterial translation. Front Microbiol. 2022. 13:976550.

Xiang Y, Huang W, Tan L, Chen T, He Y, Irving PS, Weeks KM, Zhang QC, Dong X. Pervasive downstream RNA hairpins dynamically dictate start-codon selection. Nature. 2023. 621(7978):423-430.

Xu G, Greene GH, Yoo H, Liu L, Marqués J, Motley J, Dong X. Global translational reprogramming is a fundamental layer of immune regulation in plants. Nature. 2017. 545(7655):487-490.