翻译组学主要研究mRNA，tRNA，microRNA，核糖体，新生肽链等物质的种类与丰度，动态与动力学性质，以及它们所担负的生物学功能。编码在DNA上的信息要经过转录和翻译，最终生成蛋白质，才能执行生物学功能。翻译控制在生物抗逆、病毒侵袭、肿瘤发生与发展等宏观过程都有着紧密的联系。此外，翻译组学的研究对生化工程、合成生物学等应用科学也具有直接的指导意义。翻译组学被国际人类蛋白质组计划(HPP)列为四大支柱之一。

翻译是生物信息组学层次传递的重要层次，连接着转录组和蛋白质组。众多研究发现，翻译并不是简单地把mRNA的信息原封不动地传递下去，而是对信息广泛而精细的重新调制的过程，是幅度最大的调控步骤(Schwanhäusser et al., Nature 2011)。翻译控制对许多细胞生化过程至关重要，如翻译速度会决定蛋白质的折叠构象，甚至决定蛋白质的定位与功能; 翻译起始效率可以决定蛋白质的产量及其所对应的细胞表型。现已知，翻译控制在生物抗逆、病毒侵袭、肿瘤发生与发展等宏观过程有着紧密的联系。这些研究将对生命运行的规律进行更加深入的阐述。

您的研究方向和应选用的测序方法列在下表中。

研究方法：

mRNA经过转录加工为成熟的mRNA后，还需要翻译为蛋白才能发挥其功能。翻译过程中会形成核糖体-新生肽链复合物（RNC，Ribosome Nascent-chain Complex），复合物中的mRNA即为能翻译成蛋白的mRNA。翻译组测序用超速离心的方法分离出RNC并进一步分离其中的mRNA进行测序，可得到正在翻译的mRNA信息。

实验流程：

技术参数：

技术参数样本类型：组织或细胞。承启生物可提供RNC分离及mRNA提取。客户采集样本，需采用公司提供RNC-mRNA测序专用样本保存液。

测序策略：HiSeq PE150，推荐数据量：3G clean data

项目周期：35个工作日

生物信息分析内容：

1、数据质控

2、基因表达水平分析

3、差异基因筛选

4、GO/KEGG富集分析

5、蛋白互作网络分析

6、与转录组测序或蛋白质组数据联合分析

7、可视化结果展示

应用方向：

1、发现和鉴定新蛋白

2、蛋白质差异表达分析

3、非编码RNA（miRNA、LncRNA、cirRNA）作用机制研究

已发表代表文章：

[1] Chen Y, Li Y, Zhong J, Zhang J, Chen Z, Yang L, Cao X, He QY *, Zhang G *, Wang T *.Identification of missing proteins defined by chromosome-centric proteome project in the cytoplasmic detergent-insoluble proteins. Journal of Proteome Research (2015) 14(9):3693-709.

[2] Yang L, Lian X, Zhang W, Guo J, Wang Q, Li Y, Chen Y, Yin X, Yang P, Lan F *, He QY *, Zhang G *, Wang T *.Finding Missing Proteins from the Epigenetically Manipulated Human Cell with Stringent Quality Criteria. Journal of Proteome Research (2015) 14(9):3645-57.

[3] J Zhong, Y Cui, J Guo, Z Chen, L Yang, QY He, G Zhang *, T Wang *, Resolving Chromosome-Centric Human Proteome with Translating mRNA Analysis: A Strategic Demonstration. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 50-59.

[4] C Zhang, N Li, et al., Systematic analysis of missing proteins provides clues to help define all of the protein-coding genes on human chromosome 1. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 114-125.

[5] Y Liu, W Ying, et al, Chromosome-8-Coded Proteome of Chinese Chromosome Proteome Data Set (CCPD) 2.0 with Partial Immunohistochemical Verifications. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 126-136.

[6] Q Wang, B Wen, et al., Omics Evidence: Single Nucleotide Variants Transmissions on Chromosome 20 in Liver Cancer Cell Lines. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 200-211.

[7] C Chang, L Li, et al., Systematic analyses of the transcriptome, translatome, and proteome provide a global view and potential strategy for the C-HPP. Journal of proteome research (2014) 13 (1), 38-49.

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