汪阳明团队创新双组学技术MAPIT-seq：在单细胞水平同时绘制RNA结合蛋白作用图谱与基因表达图谱的新利器

2025年8月11日，基因功能研究与操控全国重点实验室、北京大学未来技术学院汪阳明教授团队在国际权威学术期刊《Nature Methods》在线发表题为“Co-profiling of in situ RNA-protein interactions and transcriptome in single cells and tissues”的研究论文，报道了团队自主研发的新一代RNA结合蛋白（RBP）研究技术——MAPIT-seq（Modification Added to RBP Interacting Transcript sequencing）。该方法克服了目前RBP–RNA互作技术在实验流程、适用样本和检测分辨率上的局限性，能够应用于微量细胞以及原代组织，兼容高通量单细胞与长读长测序平台，并允许RNA–蛋白互作与转录组同时检测，为深入解析RBP调控机制提供了通用、灵敏和高分辨率的研究工具。

RBP是调控RNA命运与功能的核心因子，广泛参与转录后调控：剪接、稳定性调节、转运和翻译控制等多个生物学过程，在干细胞命运决定、神经发育、肿瘤发生等过程都发挥着关键作用¹。深入理解RBP调控网络不仅对基础生物学意义重大，也为靶向治疗提供潜在策略。然而，精确解析快速动态变化的RBP与RNA的结合及其功能效应，仍面临着诸多关键技术障碍。传统方法如CLIP-seq对样本要求起始量大，依赖紫外交联，流程复杂²；而其他前沿方法则面临如通量低、依赖基因改造、无法同时获取转录组信息、缺乏时间/单细胞/异构体分辨率等限制，难以广泛应用于组织样本或临床材料相关的复杂研究^3-5。

针对上述挑战，汪阳明团队创新性地设计并开发了MAPIT-seq技术。该方法通过“抗体定位+RNA编辑”的策略，将体外纯化的protein A/G与两种RNA编辑酶ADAR和APOBEC1的融合蛋白通过特异性抗体招募至目标RBP结合的RNA区域，原位编辑3小时在RBP结合位点附近产生高效且特异的碱基编辑信号，继而通过高通量测序精准识别RBP–RNA互作事件（图1）。该方法不依赖基因工程操作，适用于固定细胞和冷冻组织，具有通用性强、分辨率高、操作简便等特点。更重要的是，MAPIT-seq在检测互作图谱的同时可以同步获取转录组信息，实现功能结合与表达背景的双重解析。

图1 MAPIT-seq方法原理图

该研究展示了MAPIT-seq在多种实验场景中的应用。研究人员在模型细胞中展示了MAPIT-seq仅需普通RNA-seq的测序深度即可高效捕获内源RBP互作，验证了其揭示YTHDF2、RBFOX2、PTBP1和PUM1等典型RBP靶标、结合基序与功能模式的可靠性；在小鼠胚胎与胚胎脑组织切片中，MAPIT-seq成功捕获了G3BP1的发育期结合图谱，揭示其在神经系统中的潜在功能；经过测试，MAPIT-seq可以满足500个细胞为起始的RBP结合解析。通过与10X高通量单细胞测序平台结合，MAPIT-seq进一步实现了在单细胞水平同时获取RBP结合图谱和细胞状态信息，揭示了不同细胞周期阶段中RBP结合靶标的动态变化。此外，通过结合长读长测序，MAPIT-seq还实现了对RNA异构体上的结合特异性解析，为理解RBP如何调控特定RNA异构体提供了有力工具。

MAPIT-seq为RBP研究提供了一个强大的“工具箱”，与不同测序平台结合可以形成三种版本（图2）。其非依赖遗传操作的设计为原代组织与临床样本研究提供了可行路径，单细胞与转录异构体水平的分辨率亦拓展了RBP调控研究的深度与广度，而双组学同时分析的能力更为解析RBP结合的分子层面的功能提供了支撑。未来，团队计划将该方法与空间转录组技术融合，拓展编辑酶工具箱和分析流程，进一步提升其空间和碱基精度，精准绘制组织器官内RBP调控图谱，并推动MAPIT-seq在疾病研究、药物靶点识别及转化医学中的应用。

图2 MAPIT-seq方法的特征与应用

北京大学未来技术学院分子医学研究所博士生程玘轩和前沿交叉学科研究院PTN项目博士生谢岗为论文的共同第一作者。北京大学未来技术学院教授、核糖核酸北京研究中心研究员汪阳明为通讯作者。北京大学生命科学学院张翔宇、肖俊宇教授为论文做出了重要贡献，前沿交叉学科研究院王杰，未来技术学院分子医学研究所丁双进、吴怡霞、石铭、段菲菲博士、万子力，中国农业大学生物学院韦竞嘉也为论文工作做出了贡献。本研究获得了国家重点研发计划和自然科学基金的资助支持。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-025-02774-4

参考文献：

1.  Gebauer, F., Schwarzl, T., Valcarcel, J. & Hentze, M.W. RNA-binding proteins in human genetic disease. Nat Rev Genet 22, 185-198 (2021).

2.  Hafner, M. et al. CLIP and complementary methods. Nat. Rev. Methods Primers1, 20 (2021).

3.  McMahon, A.C. et al. TRIBE: Hijacking an RNA-Editing Enzyme to Identify Cell-Specific Targets of RNA-Binding Proteins. Cell 165, 742-753 (2016).

4.  Xiao, Y. et al. Profiling of RNA-binding protein binding sites by in situ reverse transcription-based sequencing. Nat Methods 21, 247-258 (2024).

5.  Liang, Q. et al. High-sensitivity in situ capture of endogenous RNA-protein interactions in fixed cells and primary tissues. Nat Commun 15, 7067 (2024).

后记1：该方法无需基因操作，理论上可以用于哺乳动物以外的其他物种，包括细菌、植物和真菌等。

后记2：尽管尚未实现，作者们的愿景是让一个新手也能随心所欲研究RNA结合蛋白。

后记3：CLIP和衍生方法在碱基精度方面具有无与伦比的单碱基优势，RT&Tag，ARTR-seq以及INSCRIBE等方法在解析RNA结合蛋白靶标方面也具有各自的特点和优势，同志们可根据需要和自身技能选择。