清華大學(xué)生命學(xué)院魯志課題組發(fā)文報(bào)道核糖體分析研究的新算法
清華大學(xué)生命學(xué)院魯志課題組在《Nucleic Acids Research》雜志在線發(fā)表方法學(xué)論文題為《核糖體分析數(shù)據(jù)降噪處理及細(xì)胞翻譯動(dòng)態(tài)性特征的描述》（Ribosome elongating footprints denoised by wavelet transform comprehensively characterize dynamic cellular translation events）。該論文利用小波變換對(duì)核糖體分析（ribosome profiling, Ribo-seq）數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性降噪，開(kāi)發(fā)了一套新型的鑒定RNA翻譯活性的方法——RiboWave。
Ribo-seq是一種新型的高通量二代測(cè)序手段，通過(guò)特異性捕捉80S核糖體及其保護(hù)的RNA片段來(lái)檢測(cè)全基因組水平蛋白翻譯的狀況。Ribo-seq的發(fā)明使得全基因組范圍內(nèi)的單堿基（single nucleotide resolution）的定量翻譯成為可能。相比于傳統(tǒng)研究蛋白翻譯的手段，Ribo-seq還具有瞬時(shí)、定量和定位的優(yōu)勢(shì)。目前，Ribo-seq已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于不同實(shí)驗(yàn)以及生理?xiàng)l件下蛋白翻譯的研究中。與此同時(shí)，近年來(lái)也有越來(lái)越多的報(bào)道指出Ribo-seq數(shù)據(jù)存在大量的干擾信號(hào)。多重因素如測(cè)序誤差、RNA片段污染、加藥處理、RNA結(jié)合蛋白（RNA binding protein，RBP）結(jié)合以及P-site位點(diǎn)的定位不準(zhǔn)確都會(huì)在Ribo-seq數(shù)據(jù)中引入不可避免的噪音。這些非翻譯信號(hào)的摻雜將會(huì)在后續(xù)的分析過(guò)程中帶來(lái)誤差，使得研究工作人員無(wú)法準(zhǔn)確地鑒定開(kāi)放閱讀框（open reading frame，ORF）的翻譯活性，尤其是鑒定非編碼RNA的蛋白編碼潛能或特定條件下發(fā)生翻譯的功能性短肽。此外，由于Ribo-seq信號(hào)無(wú)法代表真實(shí)的細(xì)胞翻譯信號(hào)，直接通過(guò)原始數(shù)據(jù)來(lái)定位翻譯起始位點(diǎn)變得較為困難，往往需要依賴(lài)額外的藥物處理或其他手段實(shí)現(xiàn)。
針對(duì)此問(wèn)題，魯志課題組提出一個(gè)新的分析方法——RiboWave。RiboWave利用小波變換對(duì)Ribo-seq原始數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)域—頻域的分解，提取原始信號(hào)中呈現(xiàn)3-nt周期性的翻譯信號(hào)。它的優(yōu)點(diǎn)在于可以對(duì)輸入的原始信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，不僅可以從頻率圖譜中特異性提取3-nt周期，還可以推斷出3-nt頻率具體從哪個(gè)位點(diǎn)出現(xiàn)又從哪個(gè)位點(diǎn)消失，從而可以有效的區(qū)分翻譯信號(hào)（3-nt）和非翻譯信號(hào)（non 3-nt）。相比于原始信號(hào)，以降噪后的3-nt翻譯信號(hào)為基礎(chǔ)能夠更加準(zhǔn)確的描述ORF翻譯過(guò)程，包括鑒定ORF的翻譯活性以及定位翻譯的起始位點(diǎn)。在與同類(lèi)型其他方法的比較中，RiboWave表現(xiàn)出顯著的優(yōu)越性和穩(wěn)定性。
不僅如此，RiboWave還被應(yīng)用于研究細(xì)胞內(nèi)動(dòng)態(tài)的翻譯調(diào)控行為，即降噪后的3-nt翻譯信號(hào)可以參與細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)水平的定量、差異翻譯行為的研究以及核糖體移碼現(xiàn)象（ribosomeal frameshift）的鑒定等。總而言之，RiboWave方法是一個(gè)功能強(qiáng)大的Ribo-seq數(shù)據(jù)分析方法，通過(guò)提取細(xì)胞翻譯特異性的3-nt周期性信號(hào)從而準(zhǔn)確的還原真實(shí)的翻譯活動(dòng)并構(gòu)建完整的細(xì)胞翻譯譜圖，幫助科研工作人員加深對(duì)細(xì)胞內(nèi)翻譯調(diào)控的認(rèn)知和理解。該工具此前已向領(lǐng)域內(nèi)同行公開(kāi)，下載鏈接為https://lulab.github.io/Ribowave。在此基礎(chǔ)上，實(shí)驗(yàn)室正在致力于結(jié)合RNA結(jié)構(gòu)組數(shù)據(jù)，分別研究在逆境和腫瘤等重要生物學(xué)過(guò)程中RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)與蛋白翻譯之間的協(xié)同關(guān)系。
魯志實(shí)驗(yàn)室直博生徐知彧和胡龍為本文的共同第一作者，魯志研究員為本文的通訊作者。該研究由國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、北京市高精尖中心提供經(jīng)費(fèi)支持，數(shù)據(jù)的計(jì)算分析工作也得到了國(guó)家蛋白質(zhì)科學(xué)研究(北京)設(shè)施清華基地生物計(jì)算平臺(tái)的支持。
圖1 RiboWave技術(shù)原理和應(yīng)用實(shí)例
論文鏈接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29945224
軟件鏈接：https://lulab.github.io/Ribowave
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