蛋白质是基因表达的最终产物并执行细胞功能，具有单细胞和空间分辨率的蛋白组检测技术现在还存在很大挑战【1】，现有的单细胞测序技术主要用RNA的表达量来代替对应蛋白质的含量，但是研究表明RNA表达量和蛋白质含量之间的关联性并不好【2】，因为蛋白质的生成同时受到转录和翻译两个过程调控，开发具有单细胞和空间分辨率的翻译组测序技术对于研究基因表达调控具有重要意义。2023年6月30日，MIT-哈佛Broad研究所王潇课题组在Science发表题为Spatially resolved single-cell translatomics at molecular resolution的研究论文（曾虎博士，黄家浩和任婧仪是本文共同第一作者）。该研究建立了空间翻译组测序技术RIBOmap(ribosome-bound mRNA mapping)，并应用RIBOmap揭示了亚细胞定位、细胞周期依赖、细胞类型特异和脑区特异的翻译调控。RIBOmap的建立基于一种三元探针策略，包括：(i) splint 探针杂交结合到核糖体rRNA，并且作为splint环化临近的锁式探针；(ii) 锁式探针靶向特定基因并且含有基因特异条形码；(iii) 引物探针作为滚轮复制的引物。只有与splint 探针临近的锁式探针才能被环化并生成DNA扩增子，实现对于核糖体结合mRNA的选择性检测。研究人员利用非编码RNA，RNA翻译抑制剂和体外转录RNA等实验验证了RIBOmap特异性检测核糖体结合mRNA。研究人员将RIBOmap应用于HeLa细胞，并设计了一个结合细胞周期和亚细胞细胞器的多模式成像实验：首先捕获荧光泛素化细胞周期指示物（FUCCI）信号，然后进行核糖体结合mRNA的原位测序，最后进行亚细胞细胞器的染色和成像。RIBOmap测序结果与细胞周期荧光信号的一致验证了RIBOmap描绘细胞状态的准确性。通过差异基因分析研究人员找到了在不同细胞周期通过翻译调控的基因。利用RIBOmap测序结果的高空间分辨率，研究人员进行空间共定位分析并定义了5个基因模块，其中三个基因模块的基因富集于膜蛋白和分泌信号通路并且与内质网信号共定位，显示这三个模块的基因在内质网翻译。另外两个基因模块的基因分别富集于有丝分裂纺锤体和翻译机器这两个大分子蛋白质复合物，揭示大蛋白质复合物的各个亚基在空间临近的位置合成以利于后续组装。研究人员将RIBOmap应用于小鼠脑组织，利用RIBOmap测序结果的单细胞分辨率，在小鼠脑子定义了11个主要细胞类型和38个亚细胞类型，并构建了小鼠脑组织的空间细胞图谱，其细胞的空间分布特征与先前研究结果一致【3】，验证了用RIBOmap结果进行细胞分类的准确性。为进一步探究小鼠脑组织的翻译调控，研究人员用相邻的两片脑片分别测定空间翻译组和空间转录组，并进行整合分析。研究人员首先计算了各个主要细胞类型转录组和翻译组基因表达的关联性，两者关联性越小显示越强的翻译调控，使得翻译组不同于转录组。计算结果显示所有的非神经细胞类型的关联性都低于神经细胞类型，尤其是少突胶质细胞具有最低的关联性，显示最强的翻译调控，研究人员后续主要集中分析少突胶质细胞谱系的翻译调控。研究人员在少突胶质细胞谱系定义了三种亚细胞类型：OPC，OLG1和OLG2。拟时间轨迹分析显示少突胶质细胞谱系的分化路径是从OPC到OLG1再到OLG2。研究人员接下来将翻译调控与少突胶质细胞谱系的分化路径连接起来，定义了在成熟少突胶质细胞（OLG2）翻译效率上调的基因模块，GO分析显示这些基因和髓鞘形成相关。空间分析显示位于这个模块的基因在OLG2富集的fiber tracts脑区具有最高的翻译效率。以上结果揭示了在少突胶质细胞成熟过程中潜在的翻译重塑机制。研究人员进一步比较了各个基因的翻译组和转录组在不同脑区的分布特征，定义了转录组和翻译组空间分布特征不一样的基因模块，并发现其中示例基因的翻译组比转录组具有与蛋白质信号更一致的空间分布特征，验证了这些基因存在脑区特异的翻译调控。总的来说，研究人员在本文建立了单细胞和分子分辨率的空间翻译组测序技术RIBOmap，可用于研究完整细胞和组织的RNA调控和蛋白质合成。将RIBOmap应用于HeLa细胞样品，揭示了细胞周期特异和亚细胞定位翻译调控。将RIBOmap应用于小鼠脑组织，绘制了小鼠脑组织的翻译组图谱，并揭示了细胞特异和脑区特异的翻译调控。和之前的方法相比，RIBOmap避免了复杂的细胞分离和基因干扰操作，具有重大潜力用于人体组织和临床疾病样品。原文链接：https://doi.org/10.1126/science.add3067参考文献：
1. Alfaro, J. A. et al. The emerging landscape of single-molecule protein sequencing technologies. Nat. Methods 18, 604–617 (2021).
2. Vogel, C. & Marcotte, E. M. Insights into the regulation of protein abundance from proteomic and transcriptomic analyses. Nat. Rev. Genet. 13, 227–232 (2012).
3. Zeisel, A. et al. Molecular Architecture of the Mouse Nervous System. Cell 174, 999-1014.e22 (2018).微信学科群：神经科学群、医学、基础科学等纯科研交流群、硕博交流群和医药投资交流群（微信群审核要求较高，请各位添加小编后主动备注单位研究方向）：
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