翻訳の定量化は、代替トランスクリプトームの機能を明らかにします

翻訳には、転写されたゲノムの運命を決定する基本的な機能があります。RNA シーケンス (RNA-seq) データにより、複雑な転写産物混合物の定量化が可能になり、多くの場合、1 つの遺伝子について未知の機能を持つ複数の転写産物アイソフォームが検出されます。ここでは、Ribo-seq データからの情報を使用して、単一オープン リーディング フレーム (ORF) レベルで翻訳に注釈を付けて定量化する方法である ORFquant について説明します。転写物フィルタリングのアプローチを開発することで、翻訳トランスクリプトーム全体を定量化し、遺伝子ごとの複数のアイソフォーム上の翻訳された ORF を明らかにします。ほとんどの遺伝子では、1 つの ORF が主要な翻訳産物を表しますが、RNA 監視メカニズムのターゲットを含む、複数の転写アイソフォーム上の翻訳された ORF を持つ遺伝子も検出します。ヒト細胞株全体での翻訳を測定すると、定常状態のタンパク質存在量の推定値によって裏付けられる、タンパク質生産における遺伝子特異的な違いの程度が明らかになります。ORFquant を使用した Ribo-seq データのコンピューター解析 (https://github.com/lcalviell/ORFquant) により、複雑なトランスクリプトームの不均一な機能についての洞察が得られます。

Translation has a fundamental function in defining the fate of the transcribed genome. RNA-sequencing (RNA-seq) data enable the quantification of complex transcript mixtures, often detecting several transcript isoforms of unknown functions for one gene. Here, we describe ORFquant, a method to annotate and quantify translation at the level of single open reading frames (ORFs), using information from Ribo-seq data. By developing an approach for transcript filtering, we quantify translation transcriptome-wide, revealing translated ORFs on multiple isoforms per gene. For most genes, one ORF represents the dominant translation product, but we also detect genes with translated ORFs on multiple transcript isoforms, including targets of RNA surveillance mechanisms. Measuring translation across human cell lines reveals the extent of gene-specific differences in protein production, supported by steady-state protein abundance estimates. Computational analysis of Ribo-seq data with ORFquant (https://github.com/lcalviell/ORFquant) provides insights into the heterogeneous functions of complex transcriptomes.