研究人員開發出新的N-和O-糖蛋白組學分析方法

2021-01-15 科學網

研究人員開發出新的N-和O-糖蛋白組學分析方法

作者：

小柯機器人

發布時間：2020/10/10 13:47:21

美國密西根大學Alexey I. Nesvizhskii研究團隊開發出新的N-和O-糖蛋白組學分析方法。該項研究成果於2020年10月5日在線發表在《自然—方法學》雜誌上。

研究人員提出了MSFragger-Glyco，一種MSFragger搜尋引擎的糖蛋白組學模式，用於快速靈敏地識別N-和O-連接的糖肽和開放式聚糖搜索。重新分析最近的N-糖代謝組學數據使得注釋的糖肽譜匹配數（glycoPSM）比以前報導的多80％。在已發布的O-glycoproteomics數據中，當搜索與原始搜索相同的聚糖時，這一方法所標註的glycoPSM的數量增加了一倍以上，而當擴展搜索以包括其他聚糖成分和其他修飾時，這一方法實現了4至6倍的增加。

 

擴大的搜索範圍還顯示了許多硫酸化和複雜的聚糖，它們仍然保留在原始搜索範圍內。MSFragger-Glyco極大地改善了譜注釋，並結合了基於索引的評分速度，從而可以全面分析糖蛋白組學數據並闡明糖基化的許多作用。

 

據悉，完整糖多肽的富集和質譜分析方法已經產生了大規模的糖蛋白組學數據集，但是解釋這些數據仍然具有挑戰性。

 

附：英文原文

Title: Fast and comprehensive N - and O -glycoproteomics analysis with MSFragger-Glyco

Author: Daniel A. Polasky, Fengchao Yu, Guo Ci Teo, Alexey I. Nesvizhskii

Issue&Volume: 2020-10-05

Abstract: Recent advances in methods for enrichment and mass spectrometric analysis of intact glycopeptides have produced large-scale glycoproteomics datasets, but interpreting these data remains challenging. We present MSFragger-Glyco, a glycoproteomics mode of the MSFragger search engine, for fast and sensitive identification of N- and O-linked glycopeptides and open glycan searches. Reanalysis of recent N-glycoproteomics data resulted in annotation of 80% more glycopeptide spectrum matches (glycoPSMs) than previously reported. In published O-glycoproteomics data, our method more than doubled the number of glycoPSMs annotated when searching the same glycans as the original search, and yielded 4- to 6-fold increases when expanding searches to include additional glycan compositions and other modifications. Expanded searches also revealed many sulfated and complex glycans that remained hidden to the original search. With greatly improved spectral annotation, coupled with the speed of index-based scoring, MSFragger-Glyco makes it possible to comprehensively interrogate glycoproteomics data and illuminate the many roles of glycosylation. MSFragger-Glyco allows identification of N- and O-linked glycopeptides using the localization-aware open search strategy of the MSFragger search engine.

DOI: 10.1038/s41592-020-0967-9

Source: https://www.nature.com/articles/s41592-020-0967-9

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