服务优势
- 三项结果一次获得：表达水平、氨基酸负载比例与修饰位点预测来自同一批读段，彼此之间可以直接对照，不需要分批样本再做整合。
- 基于全长测序：对 tRNA 的识别与定量更完整，减少因片段化带来的信息损失。
- 无需化学标记：利用 3′ 末端序列特征区分已负载与未负载的 tRNA，定量结果不受标记效率波动影响。
- 覆盖多种修饰：可同时预测 m¹A、m¹G、m³C、m2,2G 等十余种修饰类型，为后续精确定位提供线索。
- 与翻译组学衔接：负载数据可与 Ribo-seq 等结果对照，解释翻译效率差异的来源。
背景介绍
tRNA 氨酰化测序是一种同时读出 tRNA 表达水平与氨基酸负载状态的方法。它利用负载与未负载 tRNA 在 3′ 末端序列特征上的差异把两类分子区分开，按比例换算出每个 tRNA 家族的负载水平，并附带修饰位点的预测信息。
不同细胞状态下，mRNA 的密码子使用偏好并不相同，对应的 tRNA 需求也随之变化。tRNA 表达差异会直接影响翻译效率与准确性，而增殖、分化、凋亡等过程都伴随 tRNA 库的变化。
只测表达量只能看到"有多少 tRNA"，看不到"有多少 tRNA 真正带着氨基酸"。把负载比例一并测出来，才能区分是供给不足还是装载受限——这两者的机制含义完全不同。
tRNA 基因的表达具有组织与细胞类型特异性，其丰度与功能也受转录后修饰的动态调控；tRNA 失调会带来一系列下游后果，构成多种人类疾病的一部分。 Orellana EA, Siegal E, Gregory RI. Nature Reviews Genetics 2022;23(11):651-664. PMID: 35681060
实验流程
样本接收与质检RNA 完整性与纯度
去甲基化处理降低修饰干扰
全长文库构建保留末端特征
高通量测序按项目规模配置
数据分析表达 / 负载 / 修饰
生物信息分析
tRNA 表达水平定量与差异分析
给出各 tRNA 的表达量，并比较组间差异，输出差异表达列表与可视化结果。
氨基酸负载状态定量与差异分析
按负载与空载两类读段的特征计算每个 tRNA 的负载比例，支持组间比较，用于观察装载水平的变化。
修饰位点预测
基于测序特征预测 m¹A、m¹G、m³C、m2,2G 等修饰位点。这部分结果用于提示方向；如需位点级精确定量与化学计量，建议与对应的单碱基修饰测序组合使用。
研究应用
- 翻译调控：比较不同条件下的负载比例，判断 tRNA 供应是否成为翻译瓶颈。
- 代谢与应激：观察代谢状态改变时 tRNA 负载与修饰的协同变化。
- 肿瘤机制：在耐药或增殖模型中分析负载比例与表达水平解耦的现象。
- 与翻译组学联合：把负载数据与 Ribo-seq 结果对照，解释翻译效率差异。
- 修饰线索筛选：先用预测结果锁定候选修饰，再用单碱基方法验证。
- 多维度组合：与 tRNA 测序、修饰定位组合，从表达、负载与修饰三个层面描述 tRNA 状态。
常见问题
一次实验能同时拿到表达和负载两类结果吗？
可以。表达水平、氨基酸负载比例与修饰位点预测三项结果来自同一批测序读段，因此彼此之间可以直接对照。这一点对需要判断"表达变化是否转化为功能变化"的课题尤其有用，不需要分批送样再做整合。
负载比例是怎么算出来的？
利用已负载与未负载 tRNA 在 3′ 末端序列特征上的差异把两类分子区分开，再按各自读段数换算比例。因为依赖序列本身而不是化学标记，定量过程不受标记效率波动影响，组间比较更稳定。
修饰预测的结果可以直接用吗？
修饰部分是基于测序特征的预测，适合用来锁定研究方向；如果需要位点级的精确位置与化学计量，建议与对应的单碱基修饰测序组合。两者结论相互印证，比只用其中一种更稳妥。
样本类型与保存有什么要求？
支持 total RNA、细胞、组织与血液等类型。tRNA 对降解较敏感，样本采集后建议尽快低温保存，避免反复冻融。具体准备方式可参照送样指南，或寄送前与我们确认。
参考文献
- [1] Orellana EA, Siegal E, Gregory RI. tRNA dysregulation and disease. Nat Rev Genet 2022;23(11):651-664. DOI: 10.1038/s41576-022-00501-9. PMID: 35681060
- [2] Gingold H, et al. A dual program for translation regulation in cellular proliferation and differentiation. Cell 158, 1281-92 (2014). PMID: 25215487
- [3] Goodarzi H, et al. Modulated expression of specific tRNAs drives gene expression and cancer progression. Cell 165, 1416-27 (2016). PMID: 27259150