NAR | glycoRNA多组学数据库“GlycoRNAdb”
2025-12-11 11:46点击次数:17
关键词:我们在既往已发表多篇糖基化RNA(glycoRNA)相关的推文报道,glycoRNA主要位于细胞表面,在免疫调节、分子识别及细胞间通讯中发挥关键作用。有研究发现外泌体中也存在glycoRNA。尽管glycoRNA研究价值日益凸显,但相关数据仍然分散且缺乏系统整理。目前亟需一个集中的资源平台来整合序列、结构、修饰位点及表达信息,以推动这一新兴领域的深入研究。


(DOI: 10.1093/nar/gkaf1246)
2025年,中山大学郑凌伶/广州实验室苗智超团队联合在《Nucleic Acids Research》发表题为“GlycoRNAdb: a database of glycoRNA sequences, structures, abundance, and glycan information across tissues and cell lines”的研究论文。他们最近开发并发表的GlycoRNAdb数据库平台,是综合性glycoRNA数据库。该平台整合了来自人类和小鼠不同组织及细胞系的实验数据,系统收录了3379个经过实验验证或富集分析鉴定的glycoRNA条目,提供了包括RNA序列、糖基化位点、二级结构、表达丰度以及详细的糖链组成(如单糖组成、连接方式)在内的多维注释信息,填补了该领域专用数据库的空白。
多源数据整合与标准化分析流程

GlycoRNAdb收集了目前所有可公开获取的glycoRNA数据,涵盖32种组织/细胞类型和11种RNA类别(如tRNA、snoRNA、snRNA等),支持1426个质谱数据集和21篇文献来源。建立了符合FAIR原则(可发现、可访问、互操作、可重用)的数据处理流程。针对RNA文库制备方法的不同,作者采用了优化的分析管道,特别是系统性地将逆转录终止位点作为潜在糖基化位点的关键指示标记。通过对测序深度和覆盖度的计算,GlycoRNAdb不仅收录了人类(GRCh38)和小鼠(GRCm39)的转录本信息,还利用R2DT工具预测了RNA二级结构,并将糖基化峰值映射到基因组特征上,从而精确识别出富集的glycoRNA序列。
功能模块与可视化交互
GlycoRNAdb网站构建了六大核心功能模块:
(1)数据集:统一元数据维度包括发表年份、物种、组织来源等;

(2)序列:支持关键词、转录本ID或GlycoRNAdb定义的标识符精确查询;

(3)BLAST:通过序列同源性鉴定潜在glycoRNA;

(4)JBrowse:可视化基因组背景下的修饰位点;

(5)表达丰度:通过热图和柱状图量化组织或细胞类型特异性表达;

(6)糖链信息:详细描述位点特异性修饰的质谱指数、分子式、糖苷键连接方式和单糖组成。

用户可以通过关键词(如RNA类型、基因名)快速检索,查看糖基化位点在RNA二级结构上的空间分布。特别是JBrowse模块,允许用户在基因组上下文中查看glycoRNA位点与其他RNA修饰的相对位置;而糖链信息模块则通过质谱数据,可视化展示了从人体组织中鉴定出的复杂糖链结构(如唾液酸、岩藻糖修饰)及其化学连接方式。
案例研究验证

作为功能演示,作者以snoRNA(小核仁RNA) SNORD3B-1(hsa-glycoRNA-1)为例,展示了数据库的深度分析能力。通过序列模块,用户可以清晰地看到该RNA在HeLa和H9细胞系中经过RT-stop验证的糖基化位点(如U134位点)。表达丰度分析显示,SNORD3B-1在glycoRNA富集文库中的丰度显著高于Input对照组(在H9细胞中log2FC高达3.49),有力支持了其作为保守糖基化靶点的身份。

其次,使用BLAST模块成功鉴定了一段未表征RNA序列为tRNA-Ile(hsa-glycoRNA-145a),并通过JBrowse界面发现其预测的糖基化位点与acp3U修饰位点在空间上紧密相邻(E),这与近期发现acp3U作为glycoRNA连接子的研究结果一致。
糖基化位点与RNA修饰的关联
数据库特别整合了其他RNA修饰(如acp3U、t6A、m6A、m5C等)的注释信息,通过JBrowse可视化界面,研究人员可以系统探究糖基化与其他RNA修饰类型的相互作用。
GlycoRNAdb作为glycoRNA研究领域的专业数据库,成功整合了分散的研究数据,为探索这一新兴分子类别的生物学功能和治疗潜力提供了不可或缺的资源。随着glycoRNA在免疫调节、细胞通讯和疾病机制中作用的逐步揭示,这一平台有望加速相关基础研究和转化应用。研究团队表示,未来将扩展至更多细胞类型(如神经元和肝细胞),整合冷冻电镜/交联衍生的3D结构,并开发机器学习预测工具,持续推动glycoRNA研究向前发展。正如论文所述,该资源与团队先前开发的deepBase、RMBase、STARBase和tModBase一起,共同构成了非编码RNA研究的完整生态系统。

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