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对于从事分子生物学研究的你来说，基因表达的定量信息是最基础的数据之一。基因表达定量，最常见的定量方法是转录组和蛋白质组。
图1 我们钟爱的中心法则其实是个很复杂的过程
最常见的，我们会用转录组进行定量。这等同于我们默认了一个信息：基因的mRNA丰度≈ 蛋白丰度（基因的最终功能产物）。这显然是值得商榷的选择。实际上，在细胞内部从mRNA到蛋白丰的过程，是个充满变数的过程。如下图来源一篇nature文章的结果。
（1） 如下图（a），蛋白半衰期中位数是46h，而mRNA仅仅为9h。
（2） 在平均丰度上，来源一个基因的mRNA分子在一个细胞内拷贝数的中位数是17，而蛋白却高达50,000（图b）。
（3） 在合成速率上，一个基因DNA分子平均一个小时仅仅可以合成数个mRNA分子（图c）。但蛋白合成却是踩足了油门，1个mRNA分子一个小时平均可以合成上百个蛋白分子，最高可以到上万（图d）。
图2 蛋白无论从半衰期、合成速率和分子数上与mRNA都存在数量级的差异。
（Schwanhausser B, Busse D, Li N, et al. Nature, 2011, 473(7347):337-342）
从这里我们可以看出，从mRNA到蛋白的翻译过程，还有大量变数。mRNA低丰度的基因，完全可以通过疯狂翻译产生大量蛋白分子，实现咸鱼翻身。mRNA高丰度的基因，如果在翻译阶段被踩一脚刹车，那么在蛋白阶段也可能跌入低谷。这就是翻译调控，可以在不改变转录丰度的前提下，快速应答从而改变蛋白的丰度。
这样部分解释了一个问题：转录组和蛋白组的相关性在实际项目里忽高忽低，难以琢磨？那是因为翻译调控在捣乱。
图3 转录组和蛋白组的相关性在实际项目可能会非常低
那么为什么不直接检测蛋白质组呢？蛋白质组也有不少缺点。由于质谱仪的局限性，蛋白质谱检测敏感度不够高，低丰度的基因难以被检测到。而且蛋白质谱的定量准确性，是低于测序的。
那么，是否有一种兼顾转录组和蛋白组优势的技术呢？有的，那就是翻译组。
翻译组测序，又被称为核糖体印记测序（Ribosome profiling sequencing，简称Ribo-seq）是一种通过检测与核糖体结合的RNA片段丰度，精确获得样本中所有可翻译分子（包括经典的mRNA和其他潜在可以翻译RNA分子）瞬间翻译量的技术。
图4 Ribo-seq 原理的示意图
翻译组测序作为一种精确定量翻译丰度的技术，自从2009年面世以来，已在数十种物种中开展了研究。由于实验难度大，至今依然是高分文章的利器。除了精确定量翻译丰度，翻译组测序还有其他更强大的功能。
