GUIDE

导读

 

作为科研界的“香饽饽”m⁶A修饰文章频繁登上《细胞》(Cell)、《自然》(Nature)和《科学》(Science)(CNS)杂志的舞台，并且国自然资助的项目数量也逐年上升。但为什么对该修饰在RNA中的整体分布以及其对基因表达调控的影响一直以来却知之甚少？主要受限于测序技术的应用。

 

m⁶A的高通量测序方法可以分为三种：依赖抗体识别含有m⁶A的片段：m⁶A MeRIP-seq依赖于m⁶A抗体鉴定m⁶A修饰的RNA片段，并不能实现单碱基位点的m⁶A检测。其他基于抗体的方法，包括PA-Seq、miCLIP、m⁶A-LAIC-seq和m⁶A-seq2，m⁶A抗体与某些RNA序列或结构的混杂结合可能会降低m⁶A检测的特异性。基于酶法：MAZTER-seq和m⁶A-REF-seq依赖MazF核糖核酸内切酶检测m⁶A位点，由于该酶只检测ACA内的m⁶A位点，因此具有序列偏好性缺乏检测灵敏度。化学法检测m⁶A：DART-seq、m⁶A-SEAL-seq和m⁶A-label-seq为m⁶A检测提供了新的选择，但它们仍然缺乏化学计量信息。

2022年10月27日，北京大学王晶与伊成器课题组联合在Nature Biotechnology杂志上在线发表了题为“Absolute quantification of single-base m⁶A methylation in the mammalian transcriptome using GLORI”的研究成果，展示了GLORI技术在单碱基识别m⁶A的优异表现，云序生物也于2024年6月正式获得GLORI技术的授权。GLORI具有四大优势，是m⁶A检测的金标准。

 

【高特异性】：特异性识别A位点，而对其它易脱氨碱基转化率很低，实现m⁶A修饰位点特异性识别与定量

【高检测率】：不受转录丰度的影响，人工合成低丰富修饰m⁶A位点也能精准检测

【无偏好性】：在全转录组范围内识别修饰位点，无序列偏好性

【高灵敏度】：m⁶A修饰检出数量多，高达数万至几十万个

云序生物在此对目前文章中报道的测序技术的优缺点进行了归纳总结，如下表所示：

 

为什么选GLORI?

 

1、高特异性：乙二醛和亚硝酸盐催化A-I高效转化，实现m⁶A修饰位点特异性识别

 

亚硫酸氢盐测序一直被认为是定量分析 DNA 中5-甲基胞嘧啶（5mC）的黄金标准。这种方法的关键在于常规胞嘧啶的完全脱氨基和 5mC 在亚硫酸氢盐条件下的抗性。半个多世纪前发表的两项研究记录了亚硝酸导致腺苷脱氨的能力（图1a），不过也会导致鸟苷（G）和胞苷（C）脱氨转化，亚硝酸诱导G脱氨的速度比A脱氨快得多，因此不适合 m⁶A 检测。

有鉴于此，研究人员为了实现 A 的高效脱氨，通过优化 NaNO2 浓度、孵育温度和反应时间（图 1d）以及在脱氨步骤中添加乙二醛，可实现几乎完全脱氨（>99.0%）（图 1c），同时A-I 转化率不受 RNA 中 G/A 比率的影响。在最佳条件下，液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）定量分析显示，实现了~99% 的 A-I 转化率，而 GX 转化率和 CU 转化率分别只有~3% 和~4%。重要的是，m⁶A 在这些反应条件下不会发生脱氨反应（图 1e）。

图1. 乙二醛和亚硝酸盐介导的腺苷脱氨

 

2、高检测率，高灵敏度：无偏倚单碱基定位m⁶A修饰，低丰度修饰m⁶A位点亦能精准检测

 

GLORI 将mRNA中的所有常规腺苷转化为肌苷，在反转录过程中读作G，而 m⁶A 在高通量测序中读作 A（图2a）。研究人员应用 GLORI 分析了 HEK293T 细胞中 m⁶A修饰特征，发现 GLORI 实现了~98.0-99.0%的A-G转换率，只有 <1.0% 的GX 转换率和 ~3.3% 的 CU 转换率（图2b）。为了检测 m⁶A 位点，将用于m⁶A鉴定的A比率临界值设定为 10%，以区分m⁶A 和背景未甲基化 A（大于所有注释A的97.5 %）。以图 2c 为例，研究人员绘制了 ALKBH5 （m⁶A 去甲基化酶）mRNA 1,453-1,685 片段中40个腺苷酸的 A 率，A 率在 2% 左右波动，有三个位点（暗红色标记）的 A 率超过 10%，更高的测序深度可以报告更多的m⁶A 位点，因此，研究人员对 HEK293T细胞的转录组进行了深度测序（约 390,000,000 个唯一映射读数，或约 140×覆盖率），在两个生物重复中分别检测到 214,708 和 215,014 个 m⁶A 位点，其中有 176,642 个共享 m⁶A 位点（约占 82%），这支持了 GLORI 的可重复性（图2d），但在此深度下，m⁶A数量尚未饱和。

为了评估 GLORI测定m⁶A的定量能力，研究人员用化学方法合成了五个含有单个 m⁶A 位点的spike-in RNA 分子，甲基化水平分别为 5%、20%、50%、80% 和 100%。实验检测到的m⁶A水平与预设条件取得了极好的一致性（R = 0.996），即使在5%甲基化水平时（图 2e）。为了探索这种一致性是否可以扩展到不同的序列上下游，合成了四对NNXNN序列（X = A 或 m⁶A）的spike-in RNA。令人满意的是，在所有考察的测序环境中，检测到 m⁶A 水平之间与预设值均存在极好的一致性（相关系数≥ 0.99），表明GLORI可以确定所有序列上下文游 m⁶A的修饰化学计量学。同时还比较了两个生物重复序列检测到的 176,642 个共享位点的 m⁶A 比率，同样，m⁶A水平在整个转录组水平上具有很高的重现性（R = 0.96；图 2f）。因此得出结论，GLORI 可以以单碱基分辨率量化整个转录组的m⁶A 水平。 

图2. GLORI全转录组m⁶A鉴定（a-f）

 

3、高精准：无修饰文库对照，多种测序方法比较，验证GLORI在单碱基分辨率下的m⁶A准确定量

为了证实 GLORI 检测 m⁶A 的准确性，研究认为将该方法应用于检测 HEK293T 细胞的 mRNA，这些细胞 m⁶A 最初是通过体外去甲基化酶 FTO处理去除，LC-MS/MS 显示，FTO能够去除约 80% 的 m⁶A。GLORI测序结果发现，经 FTO 处理后，约 99%m⁶A 位点的修饰水平下降，其中约 80%m⁶A 位点的修饰水平下降了 50%以上（图 2g）。为了进一步评估 GLORI 检测m⁶A位点的特异性，研究人员使用了无修饰体外转录 RNA 文库（IVT RNA），只发现了 1856 个潜在位点（相比之下，使用细胞 RNA 发现了约 18 万个修饰位点），这些位点呈现出非m⁶A样分布模式，对细胞 mRNA 和 IVT RNA 检测到的位点进行比较后发现，两者的重叠几乎可以忽略不计（156 个共同位点，仅占 m⁶A 位点总数的 0.09%）。因此，这一新数据有力地证明了 GLORI 的准确性。

此外，研究人员还将 GLORI 的结果与 SCARLET 的定量 m⁶A 数据进行了比较，后者被认为是定量包括 m⁶A在内的位点特异性修饰的黄金标准。通过检查了 SCRALET 原始论文中的 23个HeLa mRNA 和非编码RNA m⁶A 位点，再次观察到两种方法之间的高度一致性（图2h），这些结果表明，GLORI 能够绝对量化人类转录组中的单碱基m6A 位点。文章还将 GLORI 与现有的几种 m6A 测序方法进行了正面比较，与m⁶A meRIP-seq相比，在 GLORI 检测到的 m⁶A 位点中，45.5% 位于 m⁶A 峰内，70% 的m⁶A 峰包含一个或多个 m6A 修饰位点，在每个 m⁶A 峰中平均发现了约 5.6 个 m⁶A 位点（图 2i）。此外，在一个 m⁶A 峰中，多个 m⁶A 位点的修饰比例也可能不同。例如，在通过经典 m⁶A-seq对 MRPS26 转录本检测到的一个m⁶A 峰中，发现了3个 m⁶A 位点，其修饰水平分别为 ~35%、38% 和 68%（图 2j）。接下来，将 GLORI 发现的m⁶A 位点与来自 miCLIP 和 MAZTER-seq 的公开数据进行了比较，miCLIP 和 MAZTER-seq 是两种在单碱基分辨率上检测 m⁶A的无抗体方法。在 miCLIP 鉴定出的位点中，大约 58%（5,528 个）被 GLORI 鉴定出。由于 MAZTER-seq 依赖于 MazF 内切酶，只能鉴定符合 m⁶ACA 主题的 m⁶A 位点，接下来将 GLORI 鉴定的 21.4% 符合 ACA 的 m⁶A 位点与 MAZTER-seq 结果进行了比较，发现，MAZTER-seq 数据中约 46.2%（2,435 个）的高置信度 m⁶A 位点与 GLORI 重叠。研究人员还比较了三种方法鉴定 m⁶A 的有效测序读数，GLORI 的归一化有效读数是 MAZTER-seq 的三倍，是 miCLIP 的九倍。此外，miCLIP 和 MAZTER-seq 更喜欢高表达基因内的高化学计量 m⁶A 位点。最后，通过 GLORI 和 m⁶A-SAC-seq 对定量 m⁶A 甲基组进行了比较。大约 64.8% 的 m⁶A-SAC-seq m⁶A 位点与 GLORI 重叠，虽然 m⁶A-SAC-seq 测定的 m⁶A 水平似乎低于 GLORI（可能是由于 m⁶A-SAC-seq 基于尖峰 RNA 的归一化过程），但总的来说，这两种方法的 m⁶A 化学计量呈正相关。这些结果均证实，GLORI 可以在单碱基分辨率下实现 m⁶A 转录组的绝对化学计量。

图3. GLORI全转录组m⁶A鉴定（g-i）

 

GLORI应用

 

1、GLORI绘制m⁶A单碱基定量修饰图谱

为探索m⁶A 的甲基化图谱，研究人员分析了 HEK293T 细胞中 m⁶A 的定量图谱。一般来说，m⁶A 被修饰的中位修饰水平约为40%（图3a），即使考虑到潜在的低水平 m⁶A 位点，总体修饰水平也可能超过~30%。我们接下来比较了 mRNA  m5C 和肌苷位点的修饰水平，这两个位点是目前可以定量检测的两种转录后修饰。相比之下，m5C 和肌苷的中位修饰水平分别为14% 和 8%，大多数 m5C 和肌苷位点的修饰水平低于25%。此外，m5C 和肌苷的总体修饰水平呈现明显的单峰分布，峰值处于低甲基化水平。与 m5C 和肌苷不同，m⁶A 的总体甲基化水平呈现 "马鞍形 "分布模式，其中有许多高度甲基化的位点（约 38% 的 m⁶A 位点甲基化水平超过 50%；图3a）。为了进一步研究不同修饰水平的 m⁶A 位点在 mRNA 上的分布，将 m⁶A 位点分为高（70%＜m⁶A 水平≤100%）、中（40%＜m⁶A 水平≤70%）和低（10%＜m⁶A 水平≤40%）三个等级，发现与低甲基化水平的 m⁶A 相比，高甲基化水平的m⁶A位点更多地在 mRNA 的终止密码子和 3′-UTR 区域附近富集，而这正是 m⁶A 的首选位置（图 3b）。此外，位于 5′-UTR 区域的 m⁶A 位点往往为中低水平修饰（图 3b）。接下来分析了 m⁶A 位点的上下游序列，发现约91% 的m⁶A位点符合典型的 DRAC motif（D = G/A/T，R = A/G；图 3c），最常见的RRACH motif对应的m⁶A位点在整个m⁶A群体中所占的比例高于最不常见的TRACH motif(图3d )。

为了探究不同的序列背景与m⁶A位点的甲基化水平之间是否存在关系，研究人员分析了不同背景下的m6A化学计量，发现典型RRACH基序中的m⁶A位点表现出更高的甲基化水平(图3e )。这一观察与生物化学测定的甲基转移酶复合物的酶学偏好性相一致。此外，功能性非DRAC基序位点，如MAT2A中已知的6个被METTL16甲基化的m⁶A位点，也被明确检测到。接下来分析了以 RNA 转录本为中心的 m⁶A 模式。在 HEK293T 细胞中，m⁶A存在于转录组约 87% 的基因中。在 m⁶A 修饰的基因中，86%的基因含有多个 m⁶A 位点；平均每个基因含有约10个m⁶A 位点（图 3f），还发现约 2,000 个基因（占所有m⁶A 修饰基因的 17%）具有超过 20 个m⁶A位点（图 3f），其中三个基因（SPEN、BSN 和 ALMS1）的成熟 mRNA 转录本含有超过 100 个 m⁶A 修饰位点。

m⁶A 如何影响mRNA的稳定性和翻译效率，这是 m⁶A 的两个已知调控影响。发现含有m⁶A的基因的表达水平低于不含m⁶A的基因。然而，这种趋势不能简单地用基因中m⁶A位点的数量来解释。因此，分析了每个基因的整体甲基化水平，并观察到mRNA稳定性与甲基化水平呈负相关。根据甲基化水平将 m⁶A 修饰基因分为十组，每组的转录本数量相等。甲基化程度最低的基因的表达水平明显高于其他类别的基因（图3g）。然而，甲基化程度较高类别的基因表达水平差异不大，表明 m⁶A在mRNA 稳定性中的多面性调控（图3g）。为了证实 m⁶A 在稳定性调控中的作用，通过敲除 m⁶A writer（METTL3、METTL14 和 WTAP）和reader（YTHDF2），发现敲除任意一个m6A writer，m⁶A 水平都明显下降，这与定量 LC-MS/MS 测定的 m⁶A 水平强相关。还发现在敲除任何一种writer后，甲基化程度降低较多的转录本的 RNA 稳定性更高。此外，研究人员还使用 METTL3 抑制剂（STM2457）处理 HEK293T 和 HeLa 细胞。经 METTL3 抑制剂处理后，整体甲基化水平急剧下降。与 METTL3、METTL14 和 WTAP 敲除细胞的上述发现类似，特定转录本的甲基化水平降低得越多，其表达的上调程度就越高。YTHDF2敲除后，m⁶A位点的修饰水平显著增加，转录本的RNA稳定性也显著增加，这与YTHDF2在RNA降解中的作用一致。

接下来研究了 m⁶A 的对 mRNA 翻译效率的影响。与不含 m⁶A 的 mRNA 相比，含 m⁶A 的 mRNA 翻译效率较低，而更高的修饰水平会进一步降低翻译效率（图 3h）。此外还发现，在 METTL3 敲除样本中，含有 m⁶A的基因的翻译效率高于不含 m⁶A 的基因。而且，m⁶A减少程度越高的基因，翻译效率也明显更高。因此，通过GLORI可以对m⁶A在基因表达和翻译调控方面进行定量评估。

图4. m⁶A的定量景观

2、转录组中的m⁶A修饰簇

 

当m⁶A在大约50年前被首次发现时，据估计每个mRNA中大约含有3 - 5个m⁶A修饰。利用GLORI，发现每个基因平均有~ 10个m⁶A修饰位点，其中有几个基因的修饰位点甚至超过100个(图3f )。例如，SPEN ( 12 , 385个核苷酸)的成熟mRNA转录本有104个m⁶A修饰位点，相当于每100个核苷酸或33个腺苷就有近1个m⁶A位点(图4a )。当对这些m6A位点进行放大时，发现m⁶A在整个基因中并不是均匀分布的。很大一部分m⁶A位点倾向于密集地分布在短区域，并形成相邻m⁶A残基的簇(图4a )。

为了检验这样的m⁶A聚集对于SPEN来说是否是一种罕见的情况，或者可能在整个过程中更加普遍。通过分析转录组中所有相邻m6A位点的距离分布，发现与随机选择的对照区域相比，相邻的m6A在~ 50 - 100个核苷酸区域内显著聚集(图4b )。此外，三个连续的 m⁶A 位点也倾向位于约 50-200个核苷酸的区域内，其中100个核苷酸区域具有最高比例的成簇m6A。受到这些结果的启发，研究人员接下来搜索了整个转录组中的 m⁶A 簇，共检测到了12,643个含有 55,535 个修饰位点的 m⁶A 簇，约占 HEK293T m⁶A 甲基组的 32.6%。检测到的簇包含~ 9 - 744个核苷酸，~ 3 - 24个m⁶A位点(图4c )。通过FTO去甲基化处理排除了化学反应不完全转化导致m⁶A成簇的可能性，证明它们是真正的成簇修饰位点。随后，探究了其他RNA修饰类型是否会发生修饰簇，发现m5C的聚类似乎很少，而几乎所有( 约 95 % )肌苷都位于修饰簇中。

进一步分析了m⁶A簇的分布模式。将m⁶A甲基化组分为成簇的m⁶A位点和非成簇的m⁶A位点(位于集群外部的修改)。发现成簇m⁶A位点的整体修饰水平明显高于非成簇m⁶A位点(图4d )。虽然这两个类别的序列motif相似，但符合最常见的一致性RRACH基序的聚集m⁶A位点的修饰水平显著高于非聚集m⁶A位点(图4e )。成簇的m⁶A位点在终止密码子附近和3′- UTR区域富集较多；这种聚集与DRAC基序的密度无关(图4f )，表明在m⁶A簇的生物合成中存在额外的调控机制。

接下来探索了m⁶A簇是否具有功能意义。发现m⁶A位点成簇修饰的基因在HEK293T细胞中的表达和翻译水平显著低于非成簇修饰的基因(图4g , h)。在HeLa细胞中也观察到类似的情况。为了进一步证明m⁶A簇对RNA的这种显著负面影响，比较了METTL3敲低后mRNA的表达和翻译效率，发现与无m⁶A修饰位点的基因相比，m⁶A修饰成簇的基因在敲低的HeLa细胞中的表达和(附的翻译水平显著升高。这种观察与m⁶A对基因稳定性和翻译的负面影响的一般观点是一致的；m⁶A团簇中较高的修饰密度似乎强化了这一功能。

图5. m⁶A形成修饰簇

3、胁迫诱导动态m⁶A

 

动态 RNA 修饰是表转录组调控的一个重要特征，使用 GLORI 来描述缺氧和热休克条件下动态 m⁶A 的特征。缺氧应激时，从 HeLa 转录组的 122,274 个 m⁶A 位点中鉴定出 6,730 个上调（包括新的 m⁶A 位点）和 6,645 个下调的 m⁶A 位点（图 5a），而从 MEF 转录组的 98,465 个 m⁶A 位点中鉴定出 4,242 个上调和 524 个下调的 m⁶A 位点（图 5b ）。因此，以±15%的绝对甲基化水平为临界值（图 5a,b），在热休克和缺氧条件下，分别约有 4.8% 和 10.9% 的 m⁶A 位点是动态的。

在动态修饰位点中，发现Hspa1a、Hspa1b、Hsp90aa1、Hspa4l和Hspb1 (图5c、d)等热激基因的m⁶A甲基化上调。同样，低氧胁迫显著上调了IRS3、VEGFA、EGLN3等低氧诱导因子通路基因的m⁶A甲基化水平。观察到转录水平与m⁶A水平升高的正相关，此外上调和下调的m⁶A位点表现出不同的富集模式：对于缺氧，上调和下调的位点显著富集在5′- UTR和终止密码子周围(图5e )，而对于热休克(图5f)则相反。

进一步研究了热激条件下m⁶A -meRIP-seq动态m⁶A峰和GLORI动态m⁶A位点之间的差异。m⁶A -meRIP-seq鉴定了~ 700个动态m⁶A峰，而在相同条件下GLORI鉴定了~ 4，700个动态变化的m6A位点(图5a )。GLORI对m⁶A甲基化的净变化与m⁶A -meRIP-seq上调或下调的m⁶A峰一致。但并不是所有的修饰位点都在一个动态的峰值内变化，以Arl4d转录本上调的m⁶A峰为例：该峰包含6个m⁶A位点，其中2个m⁶A位点上调，其余4个位点甲基化水平无变化。在没有变化的修饰峰中也存在动态的 m⁶A 位点：例如，Tmem233终止密码子附近的 m⁶A峰在热休克处理后没有变化；但事实上，这是两个上调位点和一个下调位点的整体效应。总之发现约 13%不变的峰包含动态 m⁶A 位点，净修饰水平变化较小（约 2.4%）。这些结果表明，与 m⁶A-meRIP-seq 相比，GLORI 可以获得更准确的定量信息来跟踪单个m⁶A位点的动态变化。

热休克是综合的应激反应条件之一，众所周知，它会导致普遍的翻译停顿。m⁶A已被报道为一种调节机制，以促进对细胞应激反应重要的一组基因的选择性翻译。事实上，m⁶A水平升高的mRNA的翻译效率在热休克条件下显著上调(图5g )。上调的m⁶A可以以单个位点或m⁶A簇的形式出现(图5c , d)。此外，比较了成簇m⁶A基因和非成簇m6A基因的翻译效率，发现成簇m6A基因的翻译效率上调比非成簇m6A基因(图5h)更明显。当m⁶A在转录本上的甲基化水平不变或下调时，无论其是否含有成簇或非成簇的m6A修饰(图5h)，翻译效率均下调。值得注意的是，胁迫诱导的动态m⁶A在翻译中的这种正效应与正常生长条件下m⁶A的负调控相反，这意味着m⁶A 在基因表达中的调控存在差异。

 

图6.胁迫诱导动态m⁶A

 

GLORI送样要求

 

 

 

 

研发专家介绍

 

 

 

研发专家：伊成器

 

伊成器，北京大学生命科学学院教授，北京大学合成与功能生物分子中心研究员、北大清华生命联合中心研究员、北京大学化学与分子工程学院（双聘）研究员，博士生导师。

主要研究方向为RNA修饰和表观转录组学、DNA修饰和表观基因组学以及基因编辑新工具的开发。主持国家自然科学基金杰出青年科学基金项目、科技部国家重点研发计划划等研究项目，发表Nature、Nature Biotechnology等通讯作者论文60余篇。伊成器实验室团队发展的一系列表观转录组学的前沿测序技术，拓展了中国科学家主导表观转录组学新方向；课题组发展的RNA修饰检测技术被Nature Methods杂志评为“2016年度方法”，并入选国家“十三五”科技创新成就展。

代表性论文：

1. Song J, Dong L, Sun H, Luo N, Huang Q, Li K, Shen X, Jiang Z, Lv Z, Peng L, Zhang M, Wang K, Liu K, Hong J, Yi C. CRISPR-free, programmable RNA pseudouridylation to suppress premature termination codons. Mol Cell. 2023, 83, 139-155.

2. Liu C, Sun H, Yi Y, Shen W, Li K, Xiao Y, Li F, Li Y, Hou Y, Lu B, Liu W, Meng H, Peng J, Yi C *, Wang J.* Absolute quantification of single-base m6A methylation in the mammalian transcriptome using GLORI. Nat Biotechnol. 2023,41,355-366.

3. Zhang M, Jiang Z, Ma Y, Liu W, Zhuang Y, Lu B, Li K, Peng J, Yi C*. Quantitative profiling of pseudouridylation landscape in the human transcriptome. Nat Chem Biol. 2023 Mar 30. doi: 10.1038/s41589-023-01304-7.

4. Lei Z, Meng H, Liu L, Zhao H, Rao X, Yan Y, Wu H, Liu M, He A,Yi, C*. Mitochondrial base editor induces substantial nuclear off-target mutations. Nature. 2022,606, 804–811

5. Chen L, Zhu B, Ru G, Meng H, Yan Y, Hong M, Zhang D., Luan C, Zhang S., Wu H., Gao H, Bai S, Li C, Ding R, Xue N, Lei Z, Chen Y, Guan Y, Siwko S, Cheng Y, Song G, Wang L, Yi C*, Liu M*, Li D* Re-engineering the adenine deaminase TadA-8e for efficient and specific CRISPR-based cytosine base editing. Nat Biotechnol. 2022, Nov 10. doi: 10.1038/s41587-022-01532-7

6. Zhuang Y, Liu J, Wu H, Zhu Q, Yan Y, Meng H, Chen PR, Yi C*. Increasing the efficiency and precision of prime editing with guide RNA pairs. Nat Chem Biol. 2022; 18:29-37.

7. Lei Z, Meng H, Lv Z, Liu M, Zhao H, Wu H, Zhang X, Liu L, Zhuang Y, Yin K, Yan Y, Yi C.* Detect-seq reveals out-of-protospacer editing and target-strand editing by cytosine base editors. Nat Methods. 2021; 18:643-651.

8. Cui Q, Yin K, Zhang X, Ye P, Chen X, Chao J, Meng H, Wei J, Roeth D, Li L, Qin Y, Sun G, Zhang M, Klein J, Huynhle M, Wang C, Zhang L, Badie B, Kalkum M, He C, Yi C* and Shi Y*. Targeting PUS7 suppresses tRNA pseudouridylation and glioblastoma tumorigenesis. Nat Cancer.2021; 2:932–949.

9. Liu J, Li K, Cai J, Zhang M, Zhang X, Xiong X, Meng H, Xu X, Huang Z, Peng J. Fan J*, YI C*. Landscape and Regulation of m6A and m6Am Methylome across Human and Mouse Tissues. Mol Cell. 2020; 77:426-440.

10. Song J, Zhuang Y, Zhu C, Meng H, Lu B, Xie B, Peng J, Li M*, Yi C*. Differential roles of human PUS10 in miRNA processing and tRNA pseudouridylation. Nat Chem Biol. 2020; 16: 160-169.

 

研发专家：王晶

 

王晶，北京大学药学院研究员、博士生导师、天然药物及仿生药物国家重点实验室PI。

主要研究目标为利用化学生物学技术研究小分子对生物大分子的调控机制和开发相应的分子靶向探针和测序技术，并将其应用于临床诊断和药物研发。王晶研究员以第一作者和通讯作者（含共同）身份在Nature Biotechnology、Nature Chemistry、Angew. Chem. Int. Ed等期刊发表高水平SCI研究论文多篇，并被授权中国专利和美国专利各1项。2016年入选中组部海外高层次青年人才项目。

代表性论文：

1. Liu, C.+, Sun, H.X.+, Yi, Y.P.+, Shen, W.G.+, Li, K.+, Li, F., Xiao, Y., Li, Y.C., Hou, Y.K., Men, H.W., Peng, J.Y., Yi, C.Q.*,Wang. J.* Absolute quantification of single-base m6A methylation in the mammalian transcriptome using GLORI. Nat. Biotechnol., 2023, 41,355-366.

2. Zhang, M.Q.+, Yang, B.+, Zhang, J.Y., Song, Y.X., Wang, W.B., Li, N., Wang, Y., Li, W.Z, Wang, J.* Monitoring the Dynamic Regulation of the Mitochondrial GTP-to-GDP Ratio with a Genetically Encoded Fluorescent Biosensor.Angew. Chem. Int. Ed., 2022, 61, e202201266.

3. Ding, F.X., Li, F., Tang, D.S., Wang, B., Liu, J.Y., Mao, X.Y., Yin, J.Y., Xiao, H.H.*, Wang, J.*, Liu, Z.Q.* Restoration of the Immunogenicity of Tumor Cells for Enhanced Cancer Therapy via Nanoparticle-Mediated Copper Chaperone Inhibition. Angew. Chem. Int. Ed., 2022, 61, e202203546.

4. Chen, L.+, Li, N.+, Zhang, M.Q.+, Sun, M.M., Bian, J.X., Yang, B., Li, Z.C.X., Wang, J.Y., Li, F., Shi, X.M., Wang, Y., Yuan, F., Zou, P., Shan, C.L., Wang, J.* APEX2-based Proximity Labeling of Atox1 Identifies CRIP2 as a Nuclear Copper-binding Protein that Regulates Autophagy Activation.Angew. Chem. Int. Ed., 2021, 60, 25346-25355 (VIP).

5. Wang, W.B.+, Wei, Q.P.+, Zhang, J.Y., Zhang, M.Q, Wang, C.C., Qu, R.Y., Wang, Y., Yang, G.F.*, Wang J.* A Ratiometric Fluorescent Biosensor Reveals Dynamic Regulation of Long-Chain Fatty Acyl-CoA Esters Metabolism. Angew. Chem. Int. Ed., 2021, 60, 13996-14004 (Hot paper).

 

 

·云序生物全产品目录·

 

RNA修饰组
单碱基法	抗体富集法
m6A GLORI seq	m6A MeRIP seq (Spike In Plus)
m5c Bis seq	m5c MeRIP seq
m7G AlkAniline seq	m7G MeRIP seq
m7G TRAC seq
m1A MAP seq	m1A MeRIP seq
ac4C Reda C:T-Seq	acRIP-Seq
假尿嘧啶 BID-Seq	Ψ-RIP-Seq
单碱基O8G miseq	O8G-RIP-Seq
2'-O甲基化 NM-Seq	糖基化RNA GlycoRNA-Seq
m3C AlkAniline seq	m6Am-Exo-Seq
小RNA 2'-O-RiboMeth-Seq	5hmC hMeRIP-Seq

 

DNA修饰组
5mC DNA甲基化测序	5hmC DNA羟基化测序
5mC cfDNA/ctDNA甲基化测序	5hmC cfDNA/ctDNA羟基化测序
5mC DNA甲基化测序（EM-Seq）	6mA DNA甲基化测序
O8G DNA修饰测序	5caC DNA羧基胞嘧啶测序
5fC DNA甲酰基胞嘧啶测序

 

表观基因组
ATAC-Seq	Cut&Tag
ChIP-Seq	G4 Cut&Tag
G4 CHIP-Seq

 

转录调控组和翻译组
翻译组测序（Ribo-Seq）	新生转录本测序（Slam-Seq）
全局转录延伸测序（GRO-seq）

 

分子互作组
RNA Pull down-质谱/MS	RIP测序
ChIRP-Seq/MS	CoIP/MS
ssDRIP-Seq	DRIPc-Seq
eCLIP-Seq	R-loop Cut&Tag

 

转录组
全转录组测序	tRNA测序
环状RNA测序	小RNA组测序（Pandora-Seq）
mRNA测序	tiRNA&tRFs测序
microRNA测序	piRNA测序
外泌体RNA测序	cfRNA测序
Dual RNA-Seq	细菌sRNA测序
LncRNA测序	caRNA测序
dsRIP-Seq

 

单细胞测序与空间转录组学
单细胞转录组测序	单细胞ATAC-Seq
单细胞ChIP-Seq	空间转录组测序

 

蛋白组
蛋白质谱	蛋白修饰质谱

 

定量PCR服务
RNA修饰定量PCR服务	EccDNA定量PCR服务
DNA修饰定量PCR服务	ChIP-qPCR技术服务
定量PCR芯片	RIP-qPCR技术服务

 

 

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