蛋白质在细胞中的丰度变化很大程度上决定了不同组织如脑和肌肉，以及健康和不健康人类细胞之间的差异。长期以来人们都认为转录，这一控制遗传信息从DNA流向RNA的过程，对决定细胞内蛋白质的数量起主导作用。但在过去的十年里，有许多的研究则提出RNA翻译为蛋白质的速度差异是一个更为重要的因素。
近期发表在《科学》(Science)以及其他杂志上的一些新研究证实，转录实际上是决定蛋白质丰度中最具影响力的步骤。
例如，近期来自哈佛-麻省理工Broad研究所的Marko Jovanovic等在Science杂志上发表文章，称检测了处于稳定状态和响应细菌脂多糖(LPS)时的小鼠骨髓树突细胞。他们发现在稳定状态时，mRNA水平、翻译速度和蛋白质降解速度可分别解释68%、26%和8%的蛋白质表达差异。当用LPS刺激细胞时，mRNA水平似乎可以解释90%的蛋白质表达差异，而翻译和蛋白质降解只能解释4%和6%的差异。Jovanovic等发现，在LPS处理的情况下，核糖体、线粒体以及其他一些高表达管家蛋白的翻译和蛋白质降解速度发生了更多改变，表明这两个步骤在控制一些过程中发挥了重要的作用。
来自加州大学洛杉矶分校统计学和人类遗传学助理教授Jingyi Jessica Li，和劳伦斯伯克利国家实验室的Mark Biggin，则在PeerJ杂志的一篇论文中用两种方法重新分析了2011年一项Nature研究的数据，说明了一些检测错误。他们证实采用第一种方法结果表明mRNA水平差异可以解释最小56%的蛋白质水平差异，而第二种方法表明mRNA水平可以解释84%的蛋白质表达差异，其中转录占73%，RNA降解占11%，而翻译和蛋白质降解各自仅占8%。
在3月6日，发表在Science杂志上的一篇题为“Statistics requantitates the central dogma”的文章中，Li和Biggin综述了上述这些近期的研究，得出了转录是蛋白质丰度最大贡献者这一结论。他们认为，他们自身以及近期其他一些研究工作都采用了更细致的统计学方法，来评估或是减少了实验性检测错误。Li和Biggin认为，早期的一些研究得到的有关翻译影响的结果实际上是由于实验错误所导致。
研究人员提出，科学家们精确地模拟基因表达需要采用更准确的测量和分析方法。他们的研究对于鉴别出可以有效治疗各种疾病的药物具有重要的影响。
原文链接：Statistics requantitates the central dogma
Dynamic profiling of the protein life cycle in response to pathogens
