“魔术师”可变剪接：如何⽤⼀个基因创造万种可能？
“魔术师”
可变剪接
如何用一个基因创造万种可能？
我们都学过经典的中心法则：一个基因（DNA）转录成一个信使RNA（mRNA），再翻译成一个蛋白质。可是你知道吗？人体大概有2万个基因，却能合成上百万种蛋白质，这背后的魔法，就是可变剪接。
剪接是生物体多样性的重要来源之一，它可以使生物在基因层面上实现更为复杂和多变的表达模式。更重要的是，当它出错时，细胞可能“罢工”，甚至引发癌症等重大疾病。
🤔什么是可变剪接？
真核细胞的基因序列中，包含了内含子（intron）与外显子（exon），两者交互穿插。其中内含子在基因转录成mRNA前体后会被RNA剪接体移除，剩下的外显子才是能够存在于成熟mRNA（之后再进一步翻译成蛋白质）的片段。
而选择性剪接便是利用这样的特性，一条未经剪接的RNA，含有的多种外显子被剪成的不同组合，可翻译出不同的蛋白质。就能将同一基因中的外显子以不同的组合方式来表现，使一个基因在不同时间、不同环境中能够制造出不同的蛋白质。
图片来源：https://microbenotes.com/alternative-splicing/
常见的可变剪接类型
1. SE（Skipped exon，外显子跳跃）：中间的外显子被跳过，一个外显子从初始转录物上被剪切掉。
2. MXE（Mutually exclusive exons，外显子互斥）：两个外显子互斥地被剪接，形成不同的转录本。
3. RI（Retained intron，内含子保留）：内含子不被剪切，并且是成熟mRNA的一部分。
4. A5SS（alternative 5' splice site，可变5'端位点）：取决于位点的强弱，选择不同的5'端位置。
5. A3SS（alternative 3' splice site，可变3'端位点）：取决于位点的强弱，选择不同的3'端位置。
图片来源：https://wenweixiong.github.io/MARVEL_Plate.html
人类外显子跳跃为主要的可变剪接形式（约35%），其次为可变3'端位点（16%）与可变5'端位点（15%），内含子保留发生最少，仅占全部可变剪接事件的1%[1]。根据GENCODE人类注释（version 19）[2]，57,820个基因编码了196,520个蛋白质编码和非编码转录本，这相当于平均每个基因编码大约3个转录本，其中人类基因表达的最大转录本数量为82个[3]。
🧪为什么要研究可变剪接？
研究发现，超过90%的人类基因都会发生可变剪接[1]，而且它与多种重大疾病密切相关，其中包括癌症[4-5]。
例如，2023年隆德大学医学院的研究人员揭示了核心剪接蛋白SF3B1，是骨髓增生异常综合征 (myelodysplastic syndromes, MDS) 中突变最多的剪接因子，MDS是一组异质性血液疾病，其特征是血液干细胞缺陷，且罹患白血病的风险很高。研究人员还发现，即使在没有剪接因子突变的情况下，异常剪接在癌症中也发挥着作用。然而，对于未突变的剪接因子在肿瘤进化中的作用，目前还知之甚少[6]。
图片来源：doi:10.1016/j.molcel.2023.02.024
另一个著名的例子是1993年的经典论文[7]，发现并证实了凋亡调控基因 Bcl-x 通过可变剪接可以产生两种功能截然相反的蛋白质：
•长款的 Bcl-xL (Long)： 抑制细胞凋亡，帮助细胞存活。
•短款的 Bcl-xS (Short)： 促进细胞凋亡。
在正常情况下，这两者的比例受到严密调控，维持着细胞正常的生死平衡。但在许多癌细胞中，剪接会严重倾向于产生 Bcl-xL，这让癌细胞不仅能疯狂增殖，还能抵抗化疗药物的攻击，导致治疗失败。
🛠️ 分析工具怎么选？
可变剪接的检测和分析，不同工具的算法原理和用途也各不相同。下面简单介绍几种常用的剪接分析工具的差异：
•bulk RNA-seq：rMATS、SUPPA2。
•scRNA-seq：MARVEL，尤其适合研究异质性、剪接调控。
百洋智心团队可以根据您的样本类型、研究问题和数据质量，为您选择最适合的剪接分析方案，并输出清晰直观的可视化图表和注释表格。 作为专业的生物信息分析团队，我们提供：
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✅ ……
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图片来源：百洋智心
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图片来源：百洋智心
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参考文献：
[1] Wang ET, Sandberg R, Luo S, et al. Alternative isoform regulation in human tissue transcriptomes. Nature. 2008;456(7221):470-476. doi:10.1038/nature07509
[2] Harrow J, Frankish A, Gonzalez JM, et al. GENCODE: the reference human genome annotation for The ENCODE Project. Genome Res. 2012;22(9):1760-1774. doi:10.1101/gr.135350.111
[3] Li HD, Menon R, Omenn GS, Guan Y. The emerging era of genomic data integration for analyzing splice isoform function. Trends Genet. 2014;30(8):340-347. doi:10.1016/j.tig.2014.05.005
[4] Tazi J, Bakkour N, Stamm S. Alternative splicing and disease. Biochim Biophys Acta. 2009;1792(1):14-26. doi:10.1016/j.bbadis.2008.09.017
[5] 陈磊,陈超群,张文静,等.RNA可变剪接与肺癌的发生发展.中国科学:生命科学,2021,51:1646–1656
[6] Cieśla M, Ngoc PCT, Muthukumar S, et al. m6A-driven SF3B1 translation control steers splicing to direct genome integrity and leukemogenesis. Mol Cell. 2023;83(7):1165-1179.e11. doi:10.1016/j.molcel.2023.02.024
[7] Boise LH, González-García M, Postema CE, et al. bcl-x, a bcl-2-related gene that functions as a dominant regulator of apoptotic cell death. Cell. 1993;74(4):597-608. doi:10.1016/0092-8674(93)90508-n
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