散文精选网核糖体的作用
蛋白质分子在所有生物细胞中执行重要任务，从提供细胞结构的建筑材料到催化复杂的生化反应的级联反应，以及充当信号分子来建立细胞之间的通讯。因此，是细胞蛋白质的组成，而不是基因组的序列，决定了细胞的特性，进而决定了生物体的整体生理状态。
蛋白质是由核糖体合成的，核糖体是将遗传信息从转录自基因组片段的 RNA 分子转化为蛋白质的大分子纳米机器。它们通过使用大量的 RNA 和蛋白质分子来帮助合成蛋白质。蛋白质合成是细胞中最消耗能量的过程，一个典型的人类细胞有数百万个活跃的核糖体。
十年前，加州大学旧金山分校 (UCSF) 的 Nicholas Ingolia 和 Jonathan Weissman 开发了一种名为“核糖体分析”(ribosome profiling)的技术，该技术通过捕获正在被解码的 RNA 片段来提供通常被研究人员称为核糖体“足迹”的细胞内所有核糖体活动的快照。足迹是短序列 RNA，从 ≈20 到 ≈40 个核苷酸不等，它取决于生物体和产生它们的核糖体的功能状态。
一个典型的核糖体分析实验会产生数亿个这样的随后需要进行计算处理的序列。处理过程包括精确映射到基因组或 RNA 分子的序列，并将真正的核糖体足迹从其他 RNA 片段(诸如被破坏的核糖体碎片)中分离出来。处理之后，再对映射的足迹进行详细的计算分析。下游分析包括检测新的蛋白质和被称为 proteoforms （蛋白质变体）的已知蛋白质变体，以及比较单个蛋白质的合成速率。此分析还可以通过诸如确定核糖体沿着 RNA 的运动经常停止的位置来提供有关这一过程动态的重要信息。
在最近发表在Wiley期刊WIREs RNA上的一项研究中，来自科克大学（University College Cork) LAPTI 实验室的研究人员编写了过去十年来为核糖体分析数据处理和分析而开发的计算方法、软件工具和的数据资源。
该研究概述了在初始数据处理过程中所涉及的所有必要步骤，强调了潜在的人工假像的来源，并解释了如何避免它们。此综述的一个特别章节专门讲述实验数据的质量评估。该综述的资深作者Baranov教授写道：“核糖体分析数据的质量在不同的数据集之间有很大的差异，不存在是好数据或坏数据之说，一些数据集非常适合某一个用途，但对另一个用途则毫无用处。因此，描述数据的不同质量参数极为重要。”这篇文章还为读者提供了许多为特定类型的数据分析而开发的软件包的参考资料，例如 ORF 翻译检测、基因表达分析和核糖体暂停检测。研究人员可以根据他们的具体目标和适用的计算平台，使用这个全面的指南来选择最合适的工具。有些资源提供了对公众开放数据访问，可以在线使用，比如RiboSeq.Org门户，该网站包括基因组浏览器GWIPS-viz、图形计算环境 Trips-Viz 和 Ribo Galaxy，后者是为核糖体分析数据分析 (ribosome profiling) 而定制的一个Galaxy实例。核糖体分析 (ribosome profiling) 数据分析的挑战可能会激发计算生物学家寻找新的、潜在的更优的解决方案，以改进和扩展生物信息学家用于核糖体分析(ribosome profiling) 数据分析的工具集合。
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