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比较研究
.2003年8月；13(8):1863-72.
doi:10.1101/gr.1272403。

人类mRNA的衰变率：与功能特征和序列属性的相关性

爱德华·杨 1, 埃里克·范·尼姆维根, 米哈拉·扎沃兰, 尼古拉·拉杰夫斯基, 马克·施罗德, 马塞洛·马格纳斯科, 詹姆斯·达内尔
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比较研究

人类mRNA的衰变率：与功能特征和序列属性的相关性

爱德华·杨等。 基因组研究. 2003年8月.

摘要

尽管mRNA衰变率是任何特定mRNA物种稳态浓度的关键决定因素，但在种群水平上，关于哪些因素影响周转率以及这些速率如何整合到细胞决策中，我们知之甚少。我们决定使用高密度寡核苷酸阵列测量两个人类细胞系中的mRNA衰变率，该阵列能够同时测量数千种mRNA物种的衰变率。利用现有注释和生物过程的基因本体层次结构，我们将mRNA分配到不同分辨率的功能类，并比较这些类之间的衰减率统计。结果表明，功能类之间衰减率的变化具有统计学意义的组织原则。特别是，与其他转录物相比，转录因子mRNA的平均衰变速率增加，并且富含半衰期<2小时的“快衰变”mRNA。相比之下，我们发现生物合成蛋白的mRNA降低了平均衰变率，并且缺乏快衰变mRNA。我们对先前发表的酿酒酵母mRNA衰变研究数据的分析表明，衰变率具有相同的功能组织，这意味着这是真核生物的一般组织结构。此外，我们研究了衰变率对序列组成的依赖性，即mRNA转录物不同区域是否存在短mRNA基序。我们的分析恢复了mRNA衰变与已知AU-rich mRNA基序的正相关性，但我们还发现了进一步的短mRNA基模，显示出与衰变的统计显著相关性。然而，我们也注意到，这些基序都不是mRNA衰变率的强预测因子，这表明mRNA衰亡的调控更为复杂，可能涉及不同位点上几个RNA-结合蛋白的协同结合。

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数字

图1
图1
人类细胞中衰变转录物的功能分析。(A、 B类)HepG2实验的探针组(A类)或Bud8实验(B类)根据功能（即基因本体，GO）类别进行分组，并且使用我们称为DRI和PFDI的程序推断衰变率和快速衰变物的百分比（参见方法：统计分析和衰变率计算）。对于DRI，计算与中心所列功能类别（组，蓝色）对应的探针组的平均衰减率（误差条表示99%后验概率间隔（PPI））。如果问题中的GO类别与其他探测集（非组，紫色）分离，概率>99%（请参见第页-值），分布被描述为“更快”或“较慢”。否则，GO分布被称为“NO SIG”（无显著差异），与其他探针组不同。对于PFDI，以>0.5小时的速率衰减的探针组百分比（误差条再次表示99%PPI）-1计算所述GO类别（组）内或类别（非组）外的探针组的（2 h半衰期）。如果GO类别的探测装置在快速周转池中以至少99%的概率富集/耗尽（参见第页-值），该类别分别称为“OVER”（代表人数过多）或“UNDER”（代表不足）。否则，该类别被列为“NO SIG”（无显著）富集。为了进行比较，使用一组对应于注释为转录相关的SWISS-PROT条目的探针集进行了相同的分析（“手动”）（参见方法）。(C类)不同功能类别中探针组衰减率的反向累积分布（HepG2实验）。衰变率第页水平显示，而垂直显示衰减率高于第页以对数刻度绘制。成对的线显示了每个值的分数的98%后验概率区间第页.（红色）GO过程转录；（黑色）所有探头组；（绿色）生物合成。灰色线表示衰减率第页=0.5小时-1这是PFDI快速衰减的截止点。
图1
图1
人类细胞中衰变转录物的功能分析。(A、 B类)HepG2实验的探针组(A类)或Bud8实验(B类)根据功能（即基因本体，GO）类别进行分组，并且使用我们称为DRI和PFDI的程序推断衰变率和快速衰变物的百分比（参见方法：统计分析和衰变率计算）。对于DRI，计算与中心所列功能类别（组，蓝色）对应的探针组的平均衰减率（误差条表示99%后验概率间隔（PPI））。如果问题中的GO类别与其他探测集（非组，紫色）分离，概率>99%（请参见第页-值），分布被描述为“更快”或“较慢”。否则，GO分布被称为“NO SIG”（无显著差异），与其他探针组不同。对于PFDI，以>0.5小时的速率衰减的探针组百分比（误差条再次表示99%PPI）-1计算所述GO类别（组）内或类别（非组）外的探针组的（2 h半衰期）。如果GO类别的探测装置在快速周转池中以至少99%的概率富集/耗尽（参见第页-值），该类别分别称为“OVER”（代表人数过多）或“UNDER”（代表不足）。否则，该类别被列为“NO SIG”（无显著）富集。为了进行比较，使用一组对应于注释为转录相关的SWISS-PROT条目的探针集进行了相同的分析（“手动”）（参见方法）。(C类)不同功能类别中探针组衰减率的反向累积分布（HepG2实验）。衰变率第页水平显示，而垂直显示衰减率高于第页以对数刻度绘制。成对的线显示了每个值的分数的98%后验概率区间第页.（红色）GO过程转录；（黑色）所有探头组；（绿色）生物合成。灰色线表示衰减率第页=0.5小时-1这是PFDI快速衰减的截止点。
图1
图1
人类细胞中衰变转录物的功能分析。(A、 B类)HepG2实验的探针组(A类)或Bud8实验(B类)根据功能（即基因本体，GO）类别进行分组，并且使用我们称为DRI和PFDI的程序推断衰变率和快速衰变物的百分比（参见方法：统计分析和衰变率计算）。对于DRI，计算与中心所列功能类别（组，蓝色）对应的探针组的平均衰减率（误差条表示99%后验概率间隔（PPI））。如果问题中的GO类别与其他探测集（非组，紫色）分离，概率>99%（请参见第页-值），分布被描述为“更快”或“较慢”。否则，GO分布被称为“NO SIG”（无显著差异），与其他探针组不同。对于PFDI，以>0.5小时的速率衰减的探针组百分比（误差条再次表示99%PPI）-1计算所述GO类别（组）内或类别（非组）外的探针组的（2 h半衰期）。如果GO类别的探测装置在快速周转池中以至少99%的概率富集/耗尽（参见第页-值），该类别分别称为“OVER”（代表人数过多）或“UNDER”（代表不足）。否则，该类别被列为“NO SIG”（无显著）富集。为了进行比较，使用一组对应于注释为转录相关的SWISS-PROT条目的探针集进行了相同的分析（“手动”）（参见方法）。(C类)不同功能类别中探针组衰减率的反向累积分布（HepG2实验）。衰变率第页水平显示，而垂直显示衰减率高于第页以对数刻度绘制。成对的线显示了每个值的分数的98%后验概率区间第页.（红色）GO过程转录；（黑色）所有探头组；（绿色）生物合成。灰色线表示衰减率第页=0.5小时-1这是PFDI快速衰减的截止点。
图2
图2
人类细胞中衰变转录物的基序分析。(A、 B类)四个HepG2实验的探针组(A类)或Bud8实验(B类)分析了转录物衰变与特定序列基序的存在之间的关系。DRI和PFDI（图1中使用的相同程序）的结果总结如下A类和B类为了进行模体分析，我们对序列的部分（3′-UTR、5′-UTRA、ORF）和作为一个整体的cDNA序列进行了单独的推断。对于DRI，我们将特定位置包含该基序的基因的探针集的平均衰减率与所有其他探针集的速率进行了比较：显著增加（99%或更大的概率）用粗体表示，显著减少用斜体表示。对于PFDI，在快速衰退的转录库中过度表达的基序(第页>0.5小时-1)当位于给定位置时，以粗体显示；代表性不足的成绩单用斜体显示（同样，两者的概率都为99%）。没有统计显著变化的基序-位置组合显示为空白，用于推断的探针对太少（≤25个探针对）的组合用“n.a.”表示。有关基序分析的更多详细信息（例如，平均衰变率的偏移程度、富集百分比），请参阅补充表4-6。(C类)在3′-UTR中包含特定序列基序的基因的探针集衰减率的反向累积分布（HepG2实验）。衰变率第页水平显示，而垂直显示衰减率高于第页以对数刻度绘制。成对的线显示了分数在每个值为第页.（红色）主题1；（蓝色）图案MEGSHORT；（绿色）Motif 2E；（浅绿色）主题H1；（黑色）所有探头组。“描述的”富AU衰变基序（1-2E，MEG，MEGSHORT）和“未描述的”基序源自方法中提到的来源。
图3
图3
模拟衰变率对基因诱导的影响。对步进函数RNA合成脉冲求解方程6（方法）：合成速率从50–550分钟从1拷贝/（min·cell）增加到100拷贝/（min·cell）。使用指示的一阶衰减常数（单位为1/分钟），计算RNA的稳态浓度并除以初始浓度以确定折叠诱导。
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工具书类

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