近年來，長非編碼RNA（lncRNA）得到了研究界的廣泛關注。如今，人們已經鑒定了大量lncRNA，但大多數lncRNA的功能還未明確。為了解決這一問題，研究者們開始對lncRNA的互作蛋白進行研究，并為此開發出了越來越多的分析工具。

讓互作變的清晰可見

在體外確定了自己感興趣的RNA-蛋白互作之后，我們可以通過體內實驗進行驗證。這時，Sigma公司的DuoLink® proximity-ligation assay就派上了用場。

Sigma公司的Aaron Sin介紹道，DuoLink系列原本用于研究蛋白質之間的相互作用。這一系統包括兩種標記了寡核苷酸的抗體，這些抗體分別針對發生互作的兩個目標蛋白。如果這兩個抗體相距50nm以內，即表示兩個目標蛋白發生了相互作用。在這種情況下，抗體上標記的寡核苷酸就能夠相互作用。在滾環擴增之后，人們可以通過熒光探針雜交，檢測到上述事件，在原位觀察到明亮的熒光點。

最近，Georgia理工學院和Emory大學的研究人員將這一方法加以改進，使其能夠用于蛋白與RNA互作的檢測。該研究團隊開發的這一新技術稱為FMTRIPs（Cy3B-labelled flag-tagged, multiply labeled tetravalent RNA imaging probes），這種探針包括一個帶多肽標簽的親和素分子，其上結合有四個熒光標記的序列特異性寡核苷酸探針。在RNA與蛋白結合的地方，上述探針能夠產生明亮且可定量的熒光信號。

據Sin介紹，DuoLink技術能夠幫助研究者們確定互作發生的位置，以及互作發生的條件，并且還能檢驗互作對干擾因素的敏感程度。

“你可以通過RIP鑒定與蛋白發生互作的RNA，然后用DuoLink分析互作事件的發生，或者觀察藥物添加對互作造成的影響。”

生物信息學途徑

生物信息學技術也可以用于預測RNA與蛋白的相互作用。例如，catRAPID算法可以通過蛋白和RNA的序列，來計算可能存在的互作組合。

該算法的開發者之一Gian Gaetano Tartaglia解釋道，這種算法對互作事件的預測，完全依賴于蛋白和RNA的序列信息，包括這兩種分子的二級結構，氫鍵和范德華力。

用蛋白序列或RNA序列都可以進行catRAPID查詢。該軟件可以測試不同互作的相對強度，還能夠將長序列打斷以便于分析。新“omics”版的catRAPID能夠在幾分鐘內，將輸入序列與整個轉錄組（或蛋白質組）進行比對分析。

“三年前，計算一個相互作用需要三十分鐘，”Tartaglia說。“而現在我們可以在十分鐘以內分析處理整個轉錄組。”

目前，Tartaglia團隊正使用catRAPID，在帕金森癥、ALS等神經退行性疾病中，研究RNA與蛋白的相互作用，因為RNA結合蛋白在這類疾病中起了很大作用。

 上接：從互作揭開lncRNA的秘密（上）

（葉予編譯/ Jeffrey M. Perkel 撰寫）