Sequenciação de Polissomas e Integração Multi-Ómica: Ligando a Tradução com a Transcritoscopia e a Proteómica

Sequenciação de polissomas (Polysome-seq) é a técnica padrão de referência para estudar a eficiência da tradução. Ela separa os mRNAs de tradução ativa ligados a ≥2 ribossomas através da centrifugação em gradiente de densidade de sacarose. Ao contrário do Ribo-seq (que captura fragmentos protegidos por ribossomas, RPFs), Polisoma-seq foca em mRNAs ligados a polissomos, avaliando diretamente a atividade tradutória e a capacidade tradutória de RNAs não codificantes.

Principais características do Polysome-seq:

  • Quantificação da eficiência de tradução: O índice de polirribossoma (PS) é calculado com base na razão entre o mRNA ligado a polirribossomas e o mRNA total, refletindo a atividade translacional.
  • Monitorização dinâmica: Captura o bloqueio de ribossomas, eventos de colisão e alterações na tradução induzidas por stress (por exemplo, o stress oxidativo aumenta a proporção de mRNAs monossomais).
  • Deteção de RNA não codificante: Detecta a tradução de regiões atípicas (por exemplo, lncRNA/circRNA) através da ligação do ribossoma.

Figure 1.Example of Polysome Profiling.Exemplo de Perfilagem de Polissomos (Ye Y et al., 2021)

Estrutura de Integração Multi-ômica

Para conectar a transcrição, a tradução e as camadas regulatórias pós-traducionais, o Polysome-seq precisa ser integrado com RNA-seq (transcriptómica) e proteómica (como LC-MS/MS ou DIA-MS) para construir um pipeline de análise de biologia de sistemas e elucidar gargalos na expressão génica e redes regulatórias.

Estratégias de Integração

  • Padronização de Dados:
    • RNA-seq: Fornece informações sobre a abundância de transcritos e splicing alternativo.
    • Polysome-seq: Quantifica a eficiência de tradução (ET = mRNA polirribossomal / mRNA total).
    • Proteómica: Mede a abundância de proteínas e as modificações pós-traducionais (PTMs).

Métodos Analíticos Chave

  • Análise de Correlação: Compara os níveis de mRNA do RNA-seq com a abundância de proteínas da proteómica para identificar a regulação pós-transcricional.
  • Redes de Co-expressão: Correlaciona os valores de TE do Polysome-seq com dados de RNA-seq e proteómica para mapear vias altamente ativas na tradução (como respostas ao stress).
  • Modelagem de equações estruturais (SEM): Quantificação das contribuições da regulação transcricional e translacional à expressão proteica.

Estratégia de Integração Multi-ómica

Análise Combinada com Transcriptoma

Wu J et al. isolouaram mRNAs ligados a ribossomas (não-polissoma, polissoma leve e polissoma pesada) usando perfilamento de polissomasCombinado com a análise de RNA-seq, descobriram que a inibição da EPRS (por exemplo, utilizando o inibidor específico PRS HF) reduziu significativamente a proporção de genes ricos em prolina (PRRs, como colagénio, LTBP2 e SULF1) em polissomas pesados (alta atividade translacional), demonstrando que a eficiência da sua tradução é regulada pela EPRS.

Identificaram-se oitenta e três genes PRR (Tabela IX/X online). Estes genes estão regulados em baixa pela HF a nível pós-transcricional e constituem uma parte importante da MEC e de moléculas de sinalização secretórias, tornando-os alvos-chave para a fibrose miocárdica.

A análise integrada de polysome-seq e RNA-seq mostrou que EPRS, ao regular a eficiência de tradução dos genes PRR (como colagénio, LTBP2 e SULF1), torna-se um fator chave na fibrose cardíaca, fornecendo uma base para terapias anti-fibróticas que visam EPRS ou os seus efetores a jusante (como SULF1).

Figure 2.Pro-rich genes are preferential translational targets of EPRS.Os genes pró-ricos são alvos de tradução preferenciais da EPRS (Wu J et al., 2020)

Wang Z et al., utilizando análise de multiméricos (centrifugação em gradiente de sacarose para separar multiméricos) combinada com RNA-seq, descobriram que o mutante ospus1-1 (perda da função de OsPUS1) apresentou o seguinte a baixas temperaturas:

  • Montagem anormal de ribossomas de cloroplastos (perfil de multimero mostrando defeitos nos ribossomas) e atividade translacional diminuída (proporção reduzida de múltiplos multiméros);
  • rRNA maduro reduzido, rRNA precursor acumulado e biossíntese de ribossomas inibida.

A análise de RNA-seq e de expressão diferencial (edgeR) mostrou que no mutante ospus1-1, a expressão de genes relacionados com a fotossíntese foi downregulada (inibição do crescimento), enquanto a expressão de genes de resposta ao stress foi upregulada (induzida pela acumulação de ROS);

A deteção de ROS revelou uma acumulação severa de espécies reativas de oxigénio (ROS) no mutante a baixas temperaturas, perturbando a homeostase celular e perturbando ainda mais a rede de expressão génica (através da regulação da sinalização retrógrada de genes nucleares). A sequenciação SeqHB-LMPCR confirmou a ligação de OsPUS1 ao rRNA precursor de cloroplasto (pre-rRNA);

A RT-qPCR quantitativa validou genes diferencialmente expressos (como genes de stress);

A análise de ontologia genética (TBtools) revelou que OsPUS1 regula vias como a biossíntese de ribossomas e a tradução.

A integração do sequenciamento de polissomos e das tecnologias multi-ômicas mostrou que a OsPUS1, ao mediar a modificação Ψ do rRNA do cloroplasto, mantém a função do ribossoma e a eficiência da tradução, equilibrando o crescimento e a resposta ao estresse, sendo um regulador chave da adaptação do arroz a baixas temperaturas. Esta descoberta fornece um novo alvo para melhorar a tolerância ao frio das culturas (como regular a expressão da OsPUS1 ou a modificação do rRNA).

A homeostase do transcriptoma e do translatoma é afetada nos mutantes de arroz ospus1-1 a baixas temperaturas (Wang Z et al., 2022)

(2) Associação Proteómica

Li Q et al., através da análise de multiméricos (centrifugação em gradiente de sacarose para separar o mRNA ligado a ribossomas), combinada com qRT-PCR e proteómica, descobriram que: quando YTHDF1 foi superexpresso, o mRNA de ATG2A/ATG14 foi enriquecido em multiméricos (alta atividade translacional), e a eficiência de tradução aumentou significativamente; após a redução/removal de YTHDF1, a eficiência de tradução de ATG2A/ATG14 diminuiu, e a expressão da proteína relacionada com a autofagia (LC3) diminuiu.

Ensaios ChIP e ensaios de reporter de luciferase dual confirmaram que, em condições hipoxicas, HIF-1α liga-se diretamente ao promotor do YTHDF1, ativando a sua transcrição (YTHDF1 é altamente expresso em tecidos de HCC e está associado a um mau prognóstico).

MeRIP-seq e Descanse em paz mostrou que YTHDF1 aumenta a estabilidade e a tradução do mRNA de ATG2A/ATG14 ao reconhecer o local de modificação m6A (a análise da estabilidade do RNA mostrou que a meia-vida do mRNA de ATG2A/ATG14 foi encurtada após a redução de YTHDF1). A sequenciação de polissomos e a integração multi-óptica indicam que YTHDF1 é um regulador chave da autofagia induzida por hipoxia no HCC. Ele ativa ATG2A/ATG14 através da tradução dependente de m6A, promovendo a progressão maligna. YTHDF1 pode servir como um biomarcador prognóstico e alvo terapêutico para HCC (por exemplo, inibindo YTHDF1 ou seus genes de autofagia a jusante).

Figure 4.MeRIP-seq and proteomics identified potential targets of YTHDF1 in HCC.MeRIP-seq e proteómica identificaram potenciais alvos de YTHDF1 em HCC (Li Q et al., 2021)

Bhaduri U et al., utilizando sequenciação de polissomos e RNA-seq, descobriram que o silenciamento do TRIM8 resultou em:

  • regulação significativa em alta do lncRNA MALAT1 ligado a multisomas (MALAT1 interage com miR-561 para regular TOP2A, e a sua redução induz paragem em G0/G1);
  • atividade de tradução alterada, afetando a eficiência de tradução de genes de autofagia como ATG2A/ATG14 (as alterações na expressão proteica foram verificadas por LC-MS/MS).

A análise de scRNA-seq e de expressão diferencial mostrou que a depleção de TRIM8 perturba a via de "regulação do ciclo celular de replicação cromossómica", afetando a expressão génica nas fases G0/G1/S/G2/M (como as proteínas TOP2A e do complexo MCM);

A citometria de fluxo (BrdU/7-AAD) confirmou que o silenciamento do TRIM8 levou a uma heterogeneidade do ciclo celular e acumulação na fase G0/G1 (consistente com a paragem induzida pela regulação em alta do MALAT1). A proteómica LC-MS/MS identificou proteínas expressas de forma diferencial reguladas pelo TRIM8 (como CEP170 e componentes do complexo MCM), enriquecidas na via do centrosoma/fuso.

RT-qPCR+ChIP validou ainda mais a regulação transcricional/traducional do TRIM8 sobre genes-alvo (como MALAT1 e TOP2A), e ensaios de cicatrização de feridas mostraram que o TRIM8 influencia a migração celular.

A sequenciação de polissomos e a integração de multi-ópticas revelaram que o TRIM8 atua como um regulador chave de múltiplas etapas da mitose (replicação do centrómero-replicação do cromossoma-citoquinese) ao regular a eficiência de tradução de RNAs que se ligam a polissomos (como o MALAT1), mantendo a expressão de genes do ciclo celular (TOP2A/MCM) e a montagem de cílios primários, fornecendo uma base para a terapia do câncer (como a mira no eixo regulador mitótico TRIM8).

Figure 5.Differential proteomic (LC-MS/MS) and translatomic (polysome profiling with RNA-seq) study upon silencing of TRIM8 in RPE cells.Estudo de proteómica diferencial (LC-MS/MS) e translatómica (perfilagem de polissomos com RNA-seq) após silenciamento do TRIM8 em células RPE (Bhaduri U et al., 2025)

(3) Integração com o Grupo de Modificadores Epigenéticos

Chen Z et al., através da sequenciação de mRNA associado a múltiplos ribossomas (TE = FPKM de mRNA de múltiplos ribossomas / FPKM de RNA total) combinada com qPCR, descobriram que:

  • Após a redução da expressão de METTL1/WDR4, a proporção de mRNAs alvo (como genes que contêm códons relacionados com m7G) diminuiu em multi-ribossomas (alta atividade translacional), e a eficiência de tradução foi significativamente reduzida;
  • A superexpressão da METTL1 de tipo selvagem (mutante de morte não catalítica) aumentou a eficiência de tradução dos mRNAs alvo e promoveu a progressão do HCC.

Quantificação de modificação de tRNA por LC-MS: Após a redução da expressão de METTL1, a percentagem de modificação m7G do tRNA diminuiu (por exemplo, redução da modificação m7G no tRNA-LysCTT);

A TRAC-seq (sequenciação de redução e clivagem de m7G de tRNA) identificou locais de modificação m7G (por exemplo, posições 46-48 em tRNA-LysCTT), e o enriquecimento de tRNAs modificados por m7G foi verificado por imunoprecipitação anti-m7G seguida de qPCR.

Integração multi-ômica: A análise de dados do TCGA mostrou que o METTL1/WDR4 está altamente expresso em HCC e está associado a estágios avançados e baixa sobrevivência; RNA-seq/proteómica validou alterações na expressão de genes-alvo (como genes relacionados com proliferação e migração).

A sequenciação de polissomos e a integração de multi-ópticas indicam que o METTL1/WDR4 aumenta a eficiência de tradução de mRNAs contendo códons preferenciais de m7G ao catalisar a modificação do tRNA m7G, impulsionando o fenótipo maligno do HCC e fornecendo uma base para a terapia do HCC direcionada à modificação do tRNA m7G.

Figure 6.METTL1 regulates m7G tRNA methylome, tRNA expression and global mRNA translation.METTL1 regula o metiloma de tRNA m7G, a expressão de tRNA e a tradução global de mRNA (Chen Z et al., 2021)

Lu X et al., através de perfis multisomais (combinados com qRT-PCR), descobriram que: quando YTHDF1 foi superexpresso, o mRNA SLC7A11 foi enriquecido em complexos multisomais (alta atividade translacional), e a eficiência de tradução aumentou significativamente; após a redução de YTHDF1, a eficiência de tradução de SLC7A11 diminuiu, a expressão da proteína anti-ferroptose GPX4 diminuiu e os níveis de ferroptose aumentaram.

O ensaio de reporter de dupla luciferase e o ChIP-PCR confirmaram que, em condições hipoxicas, a HIF-1α liga-se diretamente ao promotor do YTHDF1, ativando a sua transcrição (o YTHDF1 é altamente expresso nas NPCs e está associado à anti-ferroptose).

Ensaios RIP mostrou que YTHDF1 reconhece o local de modificação m6A do mRNA SLC7A11 (previsto pelo SRAMP) através do seu domínio YTH, aumentando a estabilidade e a tradução do mRNA.

Os ensaios de estabilidade do RNA (tratamento com actinomicina D) indicaram que a redução da expressão de YTHDF1 encurtou a meia-vida do mRNA SLC7A11 (degradação acelerada).

Ensaios de estabilidade de proteínas (tratamento com CHX) mostraram que YTHDF1 promove a acumulação da proteína SLC7A11 (a tradução aumentada compensa a degradação).

A sequenciação de polissomos e a integração de multi-ópticas revelaram que o YTHDF1 é um regulador translacional chave a jusante do HIF-1α, ativando o SLC7A11 através da tradução dependente de m6A e mantendo a via anti-ferroptose sistémica Xc⁻-GSH-GPX4, proporcionando um novo alvo para a terapia da IVDD (como a regulação do eixo HIF-1α-YTHDF1-SLC7A11).

Figure 7.YTHDF1 promotes translation of SLC7A11 mRNA upon binding to it.YTHDF1 promove a tradução do mRNA SLC7A11 ao ligar-se a ele (Lu X et al., 2024)

Desafios e Direções Futuras

  • Limitações Técnicas:
  • A Polysome-seq depende de um grande número de células (≥1×10⁷), limitando a sua aplicação em amostras raras.
  • Sequenciação de leitura curta (como Ribo-seq) é suscetível ao viés de distribuição dos ribossomas, necessitando da combinação com técnicas de leitura longa para analisar ORFs complexos.
  • Direcções da Fronteira:
  • Tradução Espacial: Combinando técnicas de transcriptómica espacial para analisar a heterogeneidade translacional no microambiente tecidual.
  • Integração de Inteligência Artificial: Utilização de aprendizagem profunda para prever redes regulatórias de tradução, como modelos de fusão de multi-ómicas baseados em GNNs.

Resumo

A sequenciação de polissomas e a integração de multi-ómicas fornecem uma perspetiva panorâmica para a análise da regulação da tradução, demonstrando fortes capacidades analíticas desde os mecanismos moleculares (como a modificação de RNA e a dinâmica dos ribossomas) até aos processos fisiológicos e patológicos (como a resposta ao stress e a tumorigénese). Esforços futuros precisam de ultrapassar gargalos tecnológicos e aprofundar o desenvolvimento de algoritmos de cross-ómica para revelar plenamente a complexidade da regulação da tradução.

As Pessoas Também Perguntam

Como integrar dados multi-ómicos?

A integração de dados multi-ómicos envolve tipicamente o uso de métodos computacionais para combinar e analisar dados de diferentes camadas moleculares (por exemplo, genómica, transcriptómica, proteómica) para descobrir insights biológicos abrangentes.

Quais são os conceitos de genómica, transcriptómica, proteómica e metabolómica?

A genómica estuda o conjunto completo de ADN num organismo, a transcriptómica analisa todas as moléculas de RNA, a proteómica examina o conjunto total de proteínas e a metabolómica foca-se no perfil abrangente de metabolitos de pequenas moléculas.

Qual é a diferença entre transcriptómica e proteómica?

A transcriptómica estuda o conjunto completo de transcritos de RNA para avaliar a expressão génica, enquanto a proteómica foca no complemento total de proteínas para determinar a sua abundância, modificações e funções.

Quais são os desafios da integração de dados multi-ômicos?

No entanto, a integração de dados multi-ómicos apresenta desafios significativos devido à alta dimensionalidade, heterogeneidade, lacunas experimentais e frequência de valores em falta entre os tipos de dados.

O que é a integração multi-ômica?

A integração de dados multi-ómicos é um termo que se refere ao processo de combinar e analisar dados de diferentes fontes experimentais ómicas, como genómica, transcriptómica, ensaios de metilação e sequenciação de microRNA, entre outros.

Referências

  1. Wu J, Subbaiah KCV, Xie LH, Jiang F, Khor ES, Mickelsen D, Myers JR, Tang WHW, Yao P. A Glutamil-Prolil-tRNA Sintetase Regula a Síntese de Proteínas Pro-Fibróticas Ricas em Prolina Durante a Fibrose Cardíaca. Circ Res. 2020 28 de agosto;127(6):827-846.
  2. Wang Z, Sun J, Zu X, Gong J, Deng H, Hang R, Zhang X, Liu C, Deng X, Luo L, Wei X, Song X, Cao X. A pseudouridilação do RNA ribossómico dos cloroplastos contribui para a aclimatação a baixas temperaturas no arroz.. Novo Phytol. 2022 Dez;236(5):1708-1720.
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