方案概览
tRNA 携带的转录后修饰在数量与化学多样性上都是最多的一类。这些修饰对 tRNA 的折叠、稳定性与解码等核心功能至关重要 [1]；而修饰与修饰酶的缺陷则与肿瘤、糖尿病、神经系统综合征、心脏疾病以及线粒体相关疾病等多种人类疾病相关 [3]。研究 tRNA 修饰，与刻画 tRNA 表达谱几乎同样重要。
可靠的修饰图谱需要两条互补的证据线。单碱基测序把具体修饰定位到特定 tRNA 上：m⁷G TRAC-Seq 利用 m⁷G 处的还原性切割；m³C HAC-Seq 利用 m³C 处的肼-苯胺切割；tRNA 修饰测序通过比较去甲基化处理与未处理样本，识别 m¹A、m³C、m¹G 与 m²,²G 位点；tRNA 氨酰化测序则检测逆转录过程中修饰引起的错误掺入，同时给出表达与氨酰化。全谱定量（LC-MS）把 tRNA 水解成单个核苷，一次定量 55 种核苷修饰，给出样本的整体修饰谱。
服务一览
| 服务 | 在这个方案中的作用 |
|---|---|
| m⁷G tRNA 单碱基测序（TRAC-Seq） | m⁷G，单碱基分辨率 |
| m³C tRNA 单碱基测序（HAC-Seq） | m³C，单碱基分辨率 |
| tRNA 修饰测序（m¹A / m³C / m¹G / m²,²G） | 四类甲基化修饰一次检测，单碱基分辨率 |
| tRNA 氨酰化测序（mim-tRNA-Seq） | 修饰覆盖较广（如 m¹A、m¹G、m³C、acp3U），并同时给出表达与氨酰化 |
| LC-MS tRNA 修饰检测 | 55 种核苷修饰的全谱定量 |
上表中的检测均由数谱生物提供，可以单独使用，也可以按课题所处阶段组合。
方案优势
为什么用这套方案刻画 tRNA 修饰图谱
- 全谱 + 单碱基：LC-MS 一次定量 55 种核苷修饰，测序方法把具体修饰定位到单碱基
- 化学特异性：TRAC-Seq 与 HAC-Seq 依靠高特异性化学反应而非抗体，无抗体背景并可给出修饰比例
- 一次测四类修饰：tRNA 修饰测序通过比较去甲基化处理与未处理样本，同时检测 m¹A、m³C、m¹G 与 m²,²G
- 同时给出表达与氨酰化：tRNA 氨酰化测序一次给出 tRNA 表达、修饰与氨酰化三个层面
- 从样本到数据：从样本质检、tRNA 分离、建库或核苷分析、测序或 LC-MS/MS 采集，到生物信息与报告
- 可与其它服务组合：与 tRNA 测序、tRF&tiRNA 测序、PCR 芯片与 rtStar™ 预处理试剂盒配合使用
背景介绍
tRNA 是 mRNA 解码与蛋白翻译的基础组件，其转录后修饰在数量与化学多样性上都是最多的一类，对 tRNA 的折叠、稳定性与解码等核心功能至关重要 [1]。tRNA 主体上的修饰主要影响结构折叠、稳定性、刚性；反密码子环上的修饰则通过开放环结构、密码子-反密码子配对、摆动与防止翻译移码来影响解码。修饰核苷还作为氨酰-tRNA 合成酶的识别标志，保证氨基酸识别的准确性 [2]。一般而言，修饰不足的 tRNA 会被导向降解。
修饰与修饰酶的缺陷与肿瘤、糖尿病、神经系统综合征、心脏疾病以及线粒体相关疾病相关 [3]。反密码子环第 32 位的 m³C 维持 tRNA 结构、解码准确性与翻译效率，m³C 相关酶与 tRNA m³C 修饰的失调已与肝细胞癌、乳腺癌等肿瘤的进展和转移，以及神经与线粒体疾病联系起来。可变环第 46 位的 m⁷G 由 METTL1/WDR4 复合物添加，维持 tRNA 结构完整性并提高富含相应密码子的 mRNA 的翻译，METTL1 过表达在白血病、胶质母细胞瘤、胆管癌与肺癌中推动肿瘤发生。除丰度之外，tRNA 表达与氨酰化（决定翻译活性的装载状态）也是表观转录组图谱需要回答的内容。
实验与数据分析流程
从样本质检到可解读的修饰图谱
生物信息与交付
每个服务都包含详细分析：TRAC-Seq 通过切割分数给出 m⁷G 位点与水平；HAC-Seq 通过切割比例识别单碱基分辨率的 m³C 位点；修饰测序同时分析修饰位点、甲基化水平与 tRNA 表达；氨酰化测序给出较完整的 tRNA 多组学数据与详细注释；LC-MS 项目报告原始与归一化峰数据、核苷总离子流色谱图与样本间差异修饰。
- LC-MS 原始与归一化峰数据
- 核苷的总离子流色谱图
- 样本间核苷修饰的差异分析
- 单碱基分辨率的修饰位点与水平（切割分数 / 甲基化指数 / 错误掺入）
- 差异表达或差异修饰 tRNA 的火山图
- 用于位点识别的 IGV 比对展示
- 修饰 tRNA 的序列 motif 分析
- 可直接用于展示与汇报的图表
研究应用
tRNA 修饰图谱在生物学与疾病研究中的应用
- 肿瘤生物学：m⁷G 修饰的 tRNA（如 Arg-TCT-4-1、Lys-CTT、Val-AAC）在白血病、胶质母细胞瘤、胆管癌与肺癌中推动肿瘤发生（Mol Cell, 2021）；m³C 失调与肝细胞癌、乳腺癌的进展和转移相关
- 神经与线粒体疾病：METTL8 依赖的线粒体 tRNA m³C 是神经干细胞维持所必需（Cell Stem Cell, 2023）；DALRD3 依赖的 tRNA-Arg 修饰对神经功能至关重要（Nat Commun, 2020）
- 翻译调控与细胞命运：m³C32 修饰控制富含丝氨酸密码子的 mRNA 翻译、细胞周期与 DNA 损伤应答（Nat Commun, 2024）；m⁷G 修饰的 tRNA 提高富含相应密码子的原癌 mRNA 的翻译效率
- 干细胞与发育：METTL1/WDR4 介导的 m⁷G 甲基化组是胚胎干细胞自我更新与分化所必需（Mol Cell, 2018）；METTL6 介导的 tRNA-Ser 修饰支持多能性与肿瘤发生（Sci Adv, 2020）
- 代谢与心血管疾病：tRNA 修饰谱与糖尿病、心脏疾病相关；谷氨酰-脯氨酰-tRNA 合成酶在心脏纤维化中调控促纤维化蛋白的合成（Circ Res, 2020）
- 耐药与治疗：缬氨酸氨酰-tRNA 合成酶促进黑色素瘤治疗耐药（Nat Cell Biol, 2024）；同时靶向 m⁷G tRNA 修饰与组蛋白乙酰化可实现骨肉瘤化疗增敏（Adv Mater, 2025）
方案选择对照
| 对比维度 | TRAC-Seq（m⁷G） | HAC-Seq（m³C） | tRNA 修饰测序 | tRNA 氨酰化测序 | LC-MS 修饰检测 |
|---|---|---|---|---|---|
| 修饰对象 | m⁷G | m³C | m¹A、m³C、m¹G、m²,²G | 覆盖较广（如 m¹A、m¹G、m³C、acp3U），位点为预测 | 55 种核苷修饰（整体谱） |
| 分辨率 | 单碱基 | 单碱基 | 单碱基 | 单碱基（预测） | 核苷层面的定量 |
| 核心原理 | NaBH₄／苯胺还原性切割 | 肼-苯胺切割 | 去甲基化处理对比（甲基化指数） | 逆转录错误掺入 | 水解 + 单核苷 LC-MS/MS |
| 额外信息 | m⁷G 位点与水平 | m³C 位点与水平 | tRNA 表达 | tRNA 表达与氨酰化 | 整体核苷修饰状态 |
常见问题
LC-MS 和单碱基测序该怎么选？
TRAC-Seq 如何实现 m⁷G 的单碱基检测？
HAC-Seq 如何检测 m³C？
能否在同一项目里组合 LC-MS 与单碱基测序？
生物信息分析包含哪些内容？
参考文献
- [1] Kirchner S, et al. Emerging roles of tRNA in adaptive translation, signalling dynamics and disease. Nature Reviews Genetics, 2015. PMID: 25534324
- [2] El Yacoubi B, et al. Biosynthesis and function of posttranscriptional modifications of transfer RNAs. Annual Review of Genetics, 2012. PMID: 22905870
- [3] Torres AG, et al. Role of tRNA modifications in human diseases. Trends in Molecular Medicine, 2014. PMID: 24581449
- [4] Orellana EA, et al. tRNA dysregulation and disease. Nature Reviews Genetics, 2022. PMID: 35681060