Ribo-seq+多组学：解码基因表达的“隐藏维度”

最新推荐文章于 2025-12-19 16:00:26 发布
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在“【技术应用】解密翻译过程：Ribo-seq技术的革命性发现”中小编分享了Ribo-seq技术的独特优势与核心发现，那么该技术是如何应用到基础研究中的，它又是如何巧妙地将多组学数据串联，成为解码生命奥秘的关键纽带？今天伯小医继续带大家解锁基因表达的新视角。

PART 01

Ribo-seq+转录组学

01

与mRNA-seq联用：基础搭配

转录组数据反映mRNA的丰度，而Ribo-seq数据反映翻译效率。通过比较两者，可以定量分析不同基因的翻译效率，揭示翻译水平上的基因表达调控机制。例如，某些基因的mRNA丰度较高但翻译效率较低，可能受到翻译抑制因子的调控。

研究思路

图片

应用案例

2025年3月4日，东京大学医学研究所Toshifumi Inada团队发表在Nature Communications（IF=14.7）上的研究利用RNA-seq和Ribo-seq等技术发现，在酵母中，Grr1在UPR（未折叠蛋白反应）过程中通过介导Ubp3的降解，维持eS7A单泛素化水平，从而促进HAC1i mRNA的翻译。此外，Grr1还独立于Ubp3和eS7A泛素化，促进HAC1u mRNA 的剪接。Grr1的F-box和LRR结构域对于其功能至关重要。全面揭示了Grr1在UPR中的关键作用，特别是在HAC1 mRNA剪接和翻译过程中的调控机制（Sato et al., 2025）。

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图1 Grr1参与高效的HAC1i

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2025.06.06【Ribo-seq】|RiboCode：基于Ribo-seq数据的全基因组翻译ORF检测工具详解与实战流程
06-06 1445
大家好！今天我们要学习的是RiboCode——一个专为Ribo-seq（核糖体足迹测序）数据设计的高质量翻译ORF（开放阅读框）检测工具。RiboCode能够帮助我们在全基因组范围内精准识别翻译事件，发掘经典CDS之外的uORF、dORF、重叠ORF等新型翻译本，极大拓展了我们对转录本翻译潜能的认知。RiboCode 是由清华大学杨学睿课题组开发的开源软件，支持Linux/Mac平台，采用Python实现。自动化流程：一条命令即可完成注释准备、P-site定位、ORF预测。高灵敏度与特异性。
2025.05.30【转录组】|Ribo-seq数据流程详解（一 质量控制）
05-30 485
本文详细介绍了Ribo-seq数据的质控分析流程，重点讲解了使用fastp进行原始数据质控的关键步骤和参数设置。作者通过Snakemake自动化流程示例，展示了如何去除接头序列、过滤低质量reads、生成质控报告等操作。文章强调高质量的Ribo-seq数据对转录后调控和翻译动态研究的重要性，并提供了兼顾数据质量和下游分析需求的参数配置建议。该流程有助于研究人员规范高效地完成Ribo-seq数据质控，为后续分析提供可靠数据基础。
Ribo-seq——检测正在翻译的RNA信息，连接转录组学与蛋白质组学的桥梁
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04-10 833
Ribo-seq——检测正在翻译的RNA信息，连接转录组学与蛋白质组学的桥梁
Ribo-seq：检测正在翻译的mRNA信息，连接转录组学与蛋白质组学的桥梁
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03-05 2934
核糖体印迹测序(Ribosome profiling, Ribo-seq)检测正在翻译的RNA信息，揭示蛋白合成的时间,位置,以及蛋白质合成的调控机制
应用Ribo-seq技术量化tRNA对乳腺癌细胞转移的调控
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04-09 1318
Ribo-seq技术检测到核糖体结合的转录本与tRNA表达显著相关，将基因表达调控中的转录过程与翻译过程关联起来，可以通过检测mRNA核糖体保护片段（RPF），识别翻译过程中的tRNA调控事件。Ribo-seq技术可以与DAP-seq/ChIP-seq、RNA-seq、tRNA-seq和质谱等技术一起，将基因表达的调控过程完整呈现出来。
【技术应用】解密翻译过程：Ribo-seq技术的革命性发现
BioRunYiXue的博客
05-06 896
直到 Ribo-seq（Ribosome profile sequencing，核糖体印记测序） 技术的诞生，科学家首次以单碱基分辨率“窥见”核糖体在mRNA上的实时活动，揭示了翻译过程的复杂性与精密性，推动了分子生物学、医学及合成生物学的范式变革，也为我们理解基因表达提供了全新的视角。相反，高频密码子通常与更快的翻译速度相关。（1）翻译活性检测：Ribo-seq可以直接检测到正在被翻译的mRNA，通过分析这些mRNA的丰度和分布，能够了解细胞在特定条件下的翻译活性，即哪些基因在翻译水平上是活跃的。
[应用指南] Ribo-seq在神经科学方向的研究思路
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Ribo-seq能够通过高通量测序解析RPFs的位置和序列，可精确定位活细胞中正在翻译的核糖体在RNA上的具体位置，并可帮助研究人员推断起始密码子、识别上游开放阅读框（uORFs）、解析密码子翻译动态等信息。
文章分享 | Ribo-seq与RNA-seq联合分析揭示uAUG-ds翻译调控机制
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研究使用RNA-seq、Ribo-seq和深度学习算法联合分析了转录组范围的翻译和结构特征，并且将结果扩展到其他生物体中，揭示了uAUG-ds作为调节基因表达的分子开关，动态调节防御性蛋白基因及肿瘤抑制基因的表达。
Ribo-seq的下游分析方法1-ORFquant以及RiboQC
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使用ORFquant进行分析Ribo-seq的数据
Ribo-seq的上游分析以及数据准备
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RiboFR-Seq：将16S rRNA与宏基因组连接的方法
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
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摘 要16S rRNA扩增子分析和宏基因组测序是研究微生物群落的两种主要的独立方法。近年来，许多研究将这两种方法结合起来使用，但下游的数据分析是分开进行的，在分类和功能上总是产生不一致...
【技术应用】Ribo-seq技术揭示微蛋白的隐藏世界
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2009年，Ingolia及其团队开发的Ribo-seq技术应运而生，填补了这一技术空白，开启了微蛋白研究的新纪元。首先，在翻译抑制剂（如环己酰亚胺）存在的情况下裂解细胞，使延伸中的核糖体停滞，随后用RNase降解未受保护的RNA，分离单核糖体并提取核糖体保护的RNA 片段（Ribosome Protected Fragments，RPFs）。，成功构建了人类大脑的翻译全景图谱，不仅精准定位了基因表达调控的关键时间节点，还新发现了数千个以往未被识别的翻译事件，为理解大脑发育的分子机制提供了全新视角。
经典思路总结—Ribo-seq技术在医学中的应用
BioRunYiXue的博客
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对于在生物学研究中经常观察到的蛋白质丰度与RNA表达量之间的相关性并不显著的现象，可能源于转录后调控机制（如翻译效率、蛋白质降解等）的复杂影响，通过引入翻译组学数据量化基因的翻译表达水平，揭示RNA翻译层面的调控作用，从而弥补转录组与蛋白质组之间的信息断层。近年研究揭示，翻译调控在生命活动中具有重要作用：它不仅通过mRNA的翻译起始效率调控、核糖体滞留时间动态调整、密码子使用偏好性优化等机制实现蛋白质合成的精准定量，还能在环境应激、细胞分化等过程中快速响应信号变化，从而弥补转录调控的滞后性。
m6A MeRIP-seq联合Ribo-seq的研究思路
Bluescape的博客
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m6A（N6-甲基腺苷）是常见的RNA修饰，影响mRNA的稳定性、翻译和降解。m6A MeRIP-seq用于全基因组水平检测m6A修饰，而ribo-seq则用于研究翻译过程。联合这两种技术可以揭示m6A修饰对翻译的调控机制。
使用idea启动一个springboot项目
qq_51389137的博客
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5.装配置maven配置到idea下载项目依赖。4.装navicat。
【一次线上 MySQL 死锁问题的完整复盘与解析】
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MySQL死锁问题分析及解决方案 本文详细分析了电商订单系统中出现的INSERT死锁问题。通过排查死锁日志发现，两个并发事务在向order_items表插入数据时，因同时等待对方释放idx_order_id索引上的间隙锁而导致死锁。深入分析表明，在RR隔离级别下，INSERT操作会触发间隙锁和插入意向锁的组合，当多个事务交叉请求这些锁时可能形成环形等待。文章提出了四种解决方案：1)实现事务自动重试机制；2)谨慎降低隔离级别；3)优化索引设计；4)采用批量插入和顺序提交策略。最后强调理解InnoDB锁机制和学
大促零宕机背后的运维升级：长三角中小跨境电商的架构优化实践
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2024 年‘618’因系统卡顿流失近 300 万元订单，2025 年同期流量峰值提升 45%，却实现 12 小时零宕机，销售额同比增长 32%。” 长三角姿色跨境电商（下称 “姿色电商”）运营负责人张敏在接受记者采访时，道出了企业 IT 架构升级后的显著变化。作为年 GMV 达 5 亿元的中小跨境电商，姿色电商通过与第三方技术团队合作优化大促 IT 架构的实践，为同类企业破解 “流量洪峰下系统承压” 难题提供了参考样本。
ribo-seq
06-19
### Ribo-seq 技术介绍与生物信息学数据分析 Ribo-seq（核糖体测序）是一种革命性技术，能够以单碱基分辨率解析核糖体在mRNA上的实时活动，从而揭示翻译过程的复杂性和精密性[^3]。这项技术不仅弥补了传统转录组学研究中对翻译调控机制了解不足的缺陷，还为基因表达调控提供了全新的视角。 #### Ribo-seq 的核心原理 Ribo-seq 技术通过捕捉核糖体保护片段（Ribosome Protected Footprints, RPFs），可以高精度地检测正在翻译的mRNA序列信息。这些RPFs反映了核糖体在mRNA上的位置和翻译活性，进而帮助解析翻译调控机制[^5]。此外，Ribo-seq还能用于发现新的翻译事件，如微蛋白和非编码RNA的翻译能力[^4]。 #### 生物信息学数据分析流程 高质量的Ribo-seq数据分析依赖于严谨的质控（QC）方法。以下是常见的数据分析步骤： 1. **原始数据质控**：通过对测序数据进行质量评估和过滤，确保后续分析的可靠性[^2]。 2. **比对与处理**：将过滤后的读段比对到参考基因组，并去除可能的污染或异常信号。 3. **翻译活性计算**：基于RPFs分布，计算每个mRNA的翻译效率和翻译起始位点。 4. **功能注释与可视化**：结合转录组学数据（如RNA-seq），对翻译调控模式进行功能注释和可视化展示。 以下是一个简单的Snakemake自动化流程示例，用于标准化Ribo-seq数据分析： ```python rule fastqc: input: "data/{sample}.fastq" output: "results/fastqc/{sample}_fastqc.html" shell: "fastqc {input} -o results/fastqc" rule star_align: input: "data/{sample}.fastq" output: "results/align/{sample}.bam" shell: "STAR --runThreadN 8 --genomeDir /path/to/genome --readFilesIn {input} --outFileNamePrefix results/align/{wildcards.sample}." rule featureCounts: input: "results/align/{sample}.bam" output: "results/counts/{sample}.txt" shell: "featureCounts -a /path/to/gtf -o {output} {input}" ``` #### 应用领域 Ribo-seq技术已被广泛应用于多个生物学领域，包括但不限于： - **人类大脑发育研究**：通过整合Ribo-seq和RNA-seq技术，系统解析了人类大脑发育过程中RNA翻译的动态调控机制，揭示了数千个新翻译事件[^4]。 - **疾病机制探索**：Ribo-seq可用于研究疾病发生过程中的翻译调控异常，例如癌症、神经退行性疾病等。 - **植物与微生物研究**：Ribo-seq帮助揭示植物和微生物在逆境胁迫下的翻译调控机制，为农业和环境科学提供重要线索[^5]。 ### 数据分析挑战与解决方案 尽管Ribo-seq技术具有强大功能，但其数据分析也面临诸多挑战，例如背景噪声过滤、短读段比对准确性等。为此，研究人员开发了多种工具和算法来优化数据分析流程，例如使用Snakemake实现自动化质控和分析[^2]。
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