2024年10月7日，瑞典卡罗琳医学院宣布，将2024年诺贝尔生理学或医学奖授予两位美国科学家维克托·安布罗斯（Victor Ambros）和加里·鲁夫昆（Gary Ruvkun），以表彰他们发现微RNA（微核糖核酸，microRNA）及其在转录后基因调控中的作用。

早在1989年，科学家Victor Ambros在线虫（C. elegans）中发现了一个名为lin-4的基因，该基因能够抑制另一个基因lin-14的表达。这一发现暗示了lin-4可能表达一种调控蛋白质，但随后的研究揭示，lin-4的产物实际上是一个长度只有22个核苷酸的RNA分子。1993年，Victor的学生Rosalind Lee和Phonda Feinbaum成功克隆出lin-4基因，并确认其产物是一种非编码RNA，即microRNA。

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第27届全国临床肿瘤学大会（2024年CSCO学术年会）将于2024年9月25-29日在福建省厦门市国际博览中心召开。

新辉生物作为香港交易所上市公司诺辉健康（6606.HK）的全资子公司，将一同参展本次CSCO2024展会，为您带来微量游离RNA（cfRNA）提取及建库全流程解决方案，期待与您相约厦门，共享学术盛会！

2024年CSCO学术年会场馆众多，规模较大，为方便广大参会者能顺利找到展台，小编特地从举办方网站转载相关场馆图，祝您本次展会收获满满！

中华医学会第十八次检验医学学术会议（2024检验医学大会）将于2024年8月22-24日在浙江省杭州市杭州国际博览中心召开。新辉生物作为香港交易所上市公司诺辉健康（6606.HK）的全资子公司，将一同参展本次NCLM2024大会，为您带来微量cfRNA提取及建库全流程解决方案，期待与您相约杭城，共聚行业盛会！

        新辉自主研发的血浆/血清small RNA提取试剂盒，其裂解液能高效破坏样本中有细胞膜结构的成分，并使蛋白变性释放核酸，同时使用具有专利结构的硅磁聚体（SMAGG）吸附small RNA，并利用SMAGG可逆磁响应的物理性质富集和清洗非特异性结合的杂质和盐，使用洗脱液将纯化后的small RNA从磁性微球中分离，得到满足下游检测需求的small RNA。

       接下来，是关键的建库环节。建库，就像是为这些small RNA搭建一个家园，让它们能够有序地生活在一起。科学家们运用高通量测序技术，将提取到的small RNA进行扩增和标记，构建出一个包含大量small RNA信息的文库。这个文库就像是一本生命的百科全书，记录着small RNA的种类、数量和功能。

        新辉生物建库试剂盒采用独有的接头自连产物去除专利技术，实现了对微量small RNA样本的文库构建，同时选择使用一管式反应流程进一步减少了文库构建起始模板的投入量。

        新辉生物开发的small RNA建库试剂盒适用于起始量为500pg~20ng不同样本来源的small RNA样本，经过接头连接、逆转录、二链合成和PCR扩增，经过文库构建最终转化为适用于Illumina及MGI平台测序的文库，根据实验测试，新辉试剂盒文库产量及miRNA检出种类数远高于国内外竞品，同时也验证了试剂批间性能稳定 在这场small RNA提取与建库的奇妙之旅中，我们不仅能够领略到生命科学的魅力，更能够感受到科学的力量。通过研究small RNA，我们能够更深入地研究这些微小分子的功能，揭示它们与生命活动的关联，为未来的医学研究和治疗策略提供新的思路和方向。让我们期待这场旅程能够继续深入，为人类揭开更多生命的奥秘，为人类的健康和福祉带来更多的突破和惊喜！

      杭州新辉生物技术有限公司成立于2022年4月，是一家核酸研究的上游试剂及仪器平台供应商，位于中国浙江自由贸易试验区。新辉生物专注于纳米材料和生物芯片类产品的开发及推广应用，并以此服务于公共健康和生命科学。我们尤其致力于研发国际领先的cfRNA检测相关技术及产品，目前已推出基于硅磁聚体（SMAGG）专利技术的微量small RNA分离纯化试剂盒和基于接头自连产物去除专利技术的微量small RNA文库构建试剂盒。新辉生物目前业务正处于快速发展阶段。在本次Distrimap招商会上，新辉生物希望能在全国携手志同道合的代理商朋友，让广大的中国科研工作者都能获得满足需求的small RNA提取及建库全流程解决方案。

       会议名称:生命科学新品(招商)推介会暨产业链展

       会议时间:2024年4月23日-24日

       会议地点:苏州香格里拉大酒店

       会议地址:苏州市新区塔园路168号

近日，一篇发表在国际杂志Nature上题为“Spatial mapping of mitochondrial networks and bioenergetics in lung cancer”的研究报告中，来自加州大学洛杉矶分校等机构的科学家们通过研究利用正电子发射断层扫描技术（PET）与电子显微镜相结合，在遗传工程化修饰的小鼠机体的肺部肿瘤中产生了线粒体网络的三维超分辨率图谱。

文章中，研究人员根据线粒体的活性和其它因素，利用一种称之为深度学习的人工智能技术来对肿瘤进行分类分析，并量化了整个肿瘤中数百个细胞和数千个线粒体的结构。研究人员对两种主要的非小细胞肺癌（NSCLC）亚型—肺腺癌和鳞状细胞癌进行了研究，并在这些肿瘤内部发现了不同的线粒体网络亚群；更为重要的是，他们还发现，线粒体能经常与诸如脂滴等细胞器组织在一起并产生特殊的亚细胞结构，同时还能支持肿瘤细胞的代谢和线粒体活性。

         图片来源：Nature (2023). DOI:10.1038/s41586-023-05793-3

 研究者推测，人类癌症样本中的线粒体群体并不会与各自的肿瘤亚型相互排斥，而是会存在一种活性谱；这些研究发现或许就为理解癌细胞中线粒体的功能提供了关键的信息，并有望帮助开发出新型癌症疗法。

研究者Shackelford说道，我们的研究代表了利用遗传工程化小鼠模型来生成高度详细的肺部肿瘤三维图谱的关键第一步；利用这些图谱，我们就能产生肺部肿瘤的结构和功能蓝图，并能提供非常有价值的线索来揭示肿瘤细胞是如何在结构上组织其细胞架构来对肿瘤生长的高代谢需求产生反应的，我们的研究发现或许有望帮助指导并改善当前的癌症疗法策略，同时还能阐明科学家们治疗肺癌疗法的新方向。 本文研究揭示了肺部肿瘤代谢通量的一个新的发现成果，并阐明了癌细胞对营养的偏好或许是由其细胞中线粒体和其它细胞器的区室所决定的，即要么依赖于葡萄糖，要么依赖于游离脂肪酸。

本文研究结果对于开发能够靶向作用肿瘤特异性的营养偏好的有效抗癌疗法具有非常重要的意义，这种多模式成像方法也能促使研究人员揭开癌症代谢此前未知的方面，研究人员认为，这或许也能应用于对其它类型癌症的研究中。  综上，本文研究结果表明，在非小细胞肺癌中，线粒体网络能被分隔成为不同的亚群，并支配着肿瘤的生物能量能力。

RNA是存在于生物细胞以及部分病毒、类病毒中的遗传信息载体，不同类型RNA具有不同的作用。转移RNA（tRNA）在蛋白质翻译中起着重要作用。如果tRNA中发生错误修饰或修饰缺失，会产生错误或不完整的蛋白质。

已有研究发现，多种tRNA修饰酶的突变与各种人类疾病有关，包括神经退行性疾病、代谢疾病和癌症。但是，研究tRNA一直面临着诸多挑战，部分原因是缺乏一种同时量化其丰度和化学修饰的简单方法。因为目前的纳米孔测序设置会丢弃绝大多数tRNA reads，测序产量低，并且基于转录物长度对tRNA丰度的表示有偏差。 

 近日，来自西班牙巴塞罗那科学技术研究所的研究团队及合作者在Nature Biotechnology发表了题为“Quantitative analysis of tRNA abundance and modifications by nanopore RNA sequencing”的研究论文。研究团队开发了一种名为Nano-tRNAseq的tRNA纳米孔测序新方法，可直接对天然tRNA进行精确测序，准确定量tRNA丰度并同时捕获tRNA修饰变化。研究团队利用Nano-tRNAseq成功检测了酿酒酵母tRNA群同一分子内不同tRNA修饰类型之间的串扰和相互依赖性，以及tRNA群体对氧化应激的反应变化。

图1.文章发表在Nature Biotechnology

牛津纳米孔技术公司（ONT）开发的直接RNA测序（DRS）平台是基于NGS技术来描述tRNA组的一个很有潜力的替代方案。该技术允许对天然RNA分子进行直接测序，因此，原则上可以检测和定量tRNA修饰和tRNA丰度，不需要逆转录或PCR。先前的研究已经证明，纳米孔可以使用固态或生物（ONT）纳米孔捕获tRNA。通过连接接头来延长tRNA分子，tRNA可以通过生物纳米孔进行测序、基础标记和定位。但上述方法tRNA分子的测序产量较低，并且没有报告是否使用该方法再现了现存的体内tRNA丰度和/或tRNA修饰。

研究团队发现，对原始纳米孔信号强度再处理，用RNA接头填充5′和3′tRNA末端，可以准确地进行碱基判定和映射，并捕获整个tRNA序列，使tRNA reads的数量增加12倍，并获得准确的tRNA丰度。这种基于纳米孔的方法被命名为Nano-tRNAseq（图1），可用于对天然tRNA进行测序，并在单个实验中获取到tRNA丰度和修饰动力学的定量估计。研究团队表示，在体外和天然tRNA分子测序、碱基判定和映射方面，Nano-tRNAseq方法是使用纳米孔进行DRS最成功的方法。

图2.Nano-tRNAseq可以有效地对天然tRNA进行测序

天然tRNA具有短而高度修饰的特性，这使它们的比对具有挑战性。对DRS数据集中修改碱基的不准确判定也使原tRNA检测含有很大比例的不匹配碱基。由于这些错误的碱基，使用推荐设置的常用长读长映射工具minimup2（-ax-map ont-k15）仅可以比对一小部分reads（2.56%）。为了提高Nano-tRNAseq reads可映射性，研究团队测试了短reads映射算法BWA，发现使用推荐参数的BWA-MEM比对在映射readas的比例方面优于minimup2。

当使用参数为-W13 -k6 -xont2d -T20的BWA-MEM时，发现增加的映射reads和错误比对之间存在最佳平衡，映射了54.63%的reads，错误比对很少（0.19%）。当在天然tRNA分子中比较两个映射算法的性能时，对比更加明显。随后，研究人员评估了Nano-tRNAseq reads的可映射性是否受5'和3' RNA接头长度的影响。研究发现，即使参考序列中没有RNA接头，短的和未修饰的序列也可以有效地比对，而短的和修饰的reads则从带有接头的延伸序列中受益匪浅，表明带有RNA接头的延伸序列分子对于指导富含“错配”短reads的正确比对至关重要，例如来自天然tRNA的短reads。

该研究的人类TSEN/CLP1/pretRNA复合物在催化前和催化后状态下的结构为理解pre-tRNA剪接的机制提供了一个框架。 从tRNA前体 (pre-tRNA)中去除内含子在生命的三个王国中都是必不可少的。在人类中，这一过程是由tRNA剪接内切酶(TSEN)介导的，包括四个亚基：TSEN2、TSEN15、TSEN34和TSEN54。

2023年4月6日，西湖大学施一公团队在Molecular Cell （IF=19）在线发表题为“Structural basis of pre-tRNA intron removal by human tRNA splicing endonuclease”的研究论文，该研究揭示了人tRNA剪接核酸内切酶去除tRNA前体内含子的结构基础。该研究报道了人TSEN在催化前和催化后的平均分辨率分别为2.94和2.88 Å下与全长pre-tRNA结合的冷冻电镜结构。

人体TSEN具有一个延伸的表面凹槽，容纳l型的pre-tRNA。pretRNA的成熟结构域由TSEN34、TSEN54和TSEN2的保守结构元素识别。这种识别定位pre-tRNA的反密码子茎，并将30剪接位点和50剪接位点分别放置在TSEN34和TSEN2的催化中心。大部分内含子序列与TSEN没有直接的相互作用，这解释了为什么不同内含子的pre-tRNAs可以被容纳和裂解。该结构揭示了TSEN pre-tRNA裂解的分子尺机制。

转运RNA (tRNA)对于遗传信息的流动至关重要，它允许核糖体将mRNA翻译成蛋白质。成熟tRNAs是由tRNAs前体 (pre-tRNAs)通过一系列转录后处理和修饰步骤生成的。在生命的三个王国中，对于pre-tRNAs的一个子集，内含子序列都存在，必须通过剪接去除。在人类基因组中预测的tRNA基因中，至少有28个含有长度和序列不同的内含子。在古生菌和真核生物中，内含子通过tRNA剪接内切酶(TSENs)去除，然后通过涉及特定tRNA连接酶的多步骤过程连接两个释放的外显子。

真核生物TSEN包括两个催化亚基TSEN34和TSEN2，两个结构亚基TSEN54和TSNE15，TSEN34和TSEN2分别在30剪接位点(30SS)和50剪接位点(50SS)切割pre-tRNA。在哺乳动物中，多核苷酸激酶CLP1与TSEN共纯化。尽管CLP1在体外tRNA切割前是可有可无的，但CLP1和所有TSEN亚基的突变已与tRNA代谢改变和神经病变相关。

机理模式图（图源自Molecular Cell ） 

自从20世纪70年代发现tRNA内含子以来，广泛的生化和晶体学研究中对各种类型的TSENs的pre-tRNA裂解有了相当大的了解。特别地，古生菌TSEN与隆起-螺旋-隆起(BHB) RNA基序复合物的结构揭示了一些关键的相互作用，这些相互作用是pre-tRNA识别和切割所必需的。然而，关于真核生物TSEN的结构信息出现缓慢，严重限制了对pre-tRNA裂解机制的理解。例如，TSEN被认为采用分子尺机制来识别pre-tRNA的两位点切割，但由于缺乏被TSEN结合的全长pre-tRNA的结构信息，其基础仍不充分。此外，四个TSEN亚基是如何被组织成一个完整的、具有两个独立活性位点的内切酶的仍不清楚。

 该研究报道了人类TSEN与全长pre-tRNA结合的两个高分辨率结构：一个处于催化前状态，另一个处于催化后状态。为了捕捉预催化状态，作者在TSEN中引入了两个错意突变：TSEN34中的H255A和TSNE中的H377A。

总之，该研究的人类TSEN/CLP1/pretRNA复合物在催化前和催化后状态下的结构为理解pre-tRNA剪接的机制提供了一个框架。