微蛋白/微肽/肿瘤新抗原：超高分辨率翻译组学打开隐藏蛋白新世界

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简介

长期以来，人类蛋白质组研究主要聚焦于经典蛋白编码基因。然而近几年越来越多研究发现，在人类、动物、植物乃至真菌中，大量此前被认为“不编码蛋白”的区域，实际上正在发生真实翻译，并产生大量隐藏的小型翻译产物，包括微蛋白、微肽、小肽以及暗蛋白。

这些翻译产物大多来源于smORF（small ORF）、uORF、lncRNA、circRNA以及各种非经典翻译区域（ncORFs）。虽然很多长度不足100aa，但却广泛参与肿瘤发生、免疫调控、代谢重编程、发育分化以及植物逆境响应等重要生物学过程。

近期Nature重磅论文指出：大量ncORF来源翻译产物正在扩展人类蛋白质组框架，并可能成为未来生物医学研究的重要组成部分。越来越多研究开始关注：

• 微蛋白/微肽功能研究

• smORF翻译机制

• 暗蛋白（Dark Proteome）

• 非经典翻译事件

• 肿瘤特异性隐藏翻译

• 非经典来源新生抗原

而翻译组学Ribo-seq的出现，正在成为打开这一“隐藏蛋白世界”的关键技术。

翻译组学（Ribo-seq）为这一领域提供了新的技术基础：它可以从源头捕捉所有真实翻译的编码序列，为全面的微蛋白/小肽/肿瘤新生抗原提供前所未有的准确性和便捷性。

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原理

传统蛋白质组学与免疫肽组学高度依赖数据库搜库，能够鉴定到的肽段大多来自已注释蛋白。然而真实细胞中，尤其是在肿瘤、发育以及应激状态下，大量翻译事件实际上来源于uORF、lncRNA编码片段、antisense ORF、非AUG起始ORF以及无注释smORF（≤100aa）等非经典翻译区域。

这些区域通常不会出现在标准蛋白数据库中，因此传统质谱方法很难主动发现它们，导致大量真实存在的微蛋白、微肽、小肽以及隐藏新抗原长期处于研究盲区。

Ribo-seq（核糖体印迹测序）能够直接捕获全基因组范围内正在翻译的ORF，并产生真实核糖体足迹，从源头解析哪些RNA真正发生翻译、哪些smORF真实存在，以及哪些非经典区域能够产生肽段。

在此基础上，结合全转录组RNA-seq以及不同类型质谱技术，可进一步实现：

• 微蛋白/微肽/小肽发现

• 非经典翻译事件解析

• 暗蛋白研究

• 肿瘤新生抗原挖掘

这种“翻译组学+质谱”的整合策略，大幅提升隐藏翻译产物的发现深度与广度，为基础研究与临床肿瘤研究带来新的研究方向。

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微肽鉴定为什么需要超高分辨率Ribo-seq？

由于smORF通常非常短，且大量位于UTR、lncRNA及非经典翻译区域中，普通Ribo-seq往往难以精准解析其真实边界与起始位点，容易漏检或产生假阳性：

1. 无法精准定位ORF起始位点 → 小肽难以被识别

2. 无法分辨重叠ORF → 大量smORF被混淆

3. 翻译产物边界不准 → 影响质谱匹配

4. 低质量核糖体足迹会被算法当作噪音

而新使生物的超高分辨率翻译组Ribo-seq技术则具有：

• 精准的三核苷酸周期性：使真正被翻译的位点清晰可见

• ORF解析精度可达单碱基水平：能将隐藏在UTR、lncRNA、重复序列中的ORF逐一解析出来

• 极强的足迹均一性：减少假阳性，提高后续质谱匹配可信度

• 能系统识别smORF/微肽：极高的5'端精度和三核苷酸周期性

• 更强的复杂区域解析能力：能够精准解析UTR、lncRNA、重复序列与非经典翻译事件

因此，比起传统的Ribo-seq，我们能找到更多、更新、更真实的微蛋白资源。具体可见：

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新使生物提供2项微蛋白/微肽挖掘与鉴定服务

项目一：微蛋白/微肽/小肽挖掘与鉴定

技术组合

• 超高分辨率翻译组Ribo-seq
• 全转录组RNA-seq
• 蛋白质组学质谱（Proteomics MS）

适用方向

• 动物翻译调控研究
• 植物翻译组学研究
• 真菌翻译调控研究
• 微生物小肽研究
• lncRNA编码能力研究
• uORF翻译调控研究
• 非AUG翻译研究
• 新型功能小肽发现

项目二：肿瘤新生抗原挖掘与鉴定

技术组合

• 超高分辨率翻译组Ribo-seq
• 全转录组RNA-seq
• HLA免疫肽组学（Immunopeptidomics）

适用方向

• 肿瘤免疫治疗
• TCR-T开发
• CAR-T靶点探索
• 个体化肿瘤疫苗
• 肿瘤免疫逃逸机制研究
• 非经典ORF抗原研究

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技术优势

新使生物专业翻译组学平台的微蛋白/微肽/肿瘤新生抗原挖掘与鉴定技术服务，将超高分辨率Ribo-seq、全转录组测序、质谱/免疫肽质谱深度整合，在业内形成了独特优势：

1. 超高分辨率Ribo-seq：更精准、更全面的ORF鉴定能力

可精准解析隐藏于UTR、lncRNA、非注释区中的大量smORF，显著扩展新抗原候选范围

2. 构建真实的样本特异小肽数据库

不依赖任何公共注释库，而是基于样本自身的翻译事件构建肽段数据库，使得大量非注释ORF/smORF得以被纳入搜库，提高新抗原发现灵敏度

3. 质谱与翻译组的双证据支持

HLA富集免疫肽组学提供实际呈递的证据，而Ribo-seq提供真实翻译的证据，两者的结合使得新生抗原更可信、更容易用于后续免疫应用（疫苗/TCR）

4. 超强的smORF挖掘能力，显著多于传统方法

小于100aa的微肽往往免疫原性强却极易漏检，我们的高质量核糖体足迹和算法能系统识别这些微型肽源ORF，而传统方法难以覆盖

5. 支持动植物、真菌及临床肿瘤样本

物种覆盖动物、植物和真菌，样本类型兼顾细胞、组织，具备复杂样本与低起始量样本处理经验

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服务流程

1. 样本采集

2. 构建超高分辨率翻译组（High Resolution Ribo-seq）与全转录组（RNA-seq）

3. ORF识别与隐藏翻译事件解析

4. 构建非经典ORF/小肽数据库

5.根据研究方向选择：

• 蛋白质组学质谱（Proteomics MS）或
• HLA免疫肽组学（Immunopeptidomics）

6. 质谱搜库验证

7. 多组学整合分析

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交付内容（标准化分析）

• RPF数据质控（Ribo-seq）

• ORF展示（全基因范围）
• ORF特征分析
• 质谱数据质控
• 质谱数据支持的小肽数量分析+ORF数量统计
• 微肽/新生抗原长度分布分析
• 微肽/新生抗原来源分布统计

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个性化分析

1. 新抗原与MHC结合亲和力计算

2. 新抗原编码序列核糖体信号分布检测
3. 新抗原编码序列核糖体密度定量分析
4. 新抗原编码序列翻译效率评估

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微蛋白/微肽/肿瘤新生抗原挖掘与鉴定

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