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蛋白质组学,糖基化蛋白质组学,多组学联合分析
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「青莲聚焦」糖组学研究方法评估来了,哪些软件性能更优?

2021-12-03 10:37:12

       糖基化是复杂的蛋白翻译后修饰之。与其他蛋白后修饰相比,糖基化不但会产生宏观不均性(每个蛋白上可能有多个后修饰位点),更会产生大量的微观不均性(每个位点上可能有几十甚至上百种不同的后修饰基团)。并且糖链本身的离子化效率很低。因此大规模、高准确性完整糖肽解析一直是蛋白质翻译后修饰分析领域极具挑战性的工作。

       糖蛋白质组学是一种强大但在分析上具有挑战性的研究工具。帮助解释复杂糖肽串联质谱的软件包已经出现,但它们的相对性能仍未经过测试。

     

       今天小编分享一篇2021年11月发表在nature methods杂志上的文章“Community evaluation of glycoproteomics informatics solutions reveals high-performance search strategies for serum glycopeptide analysis”。该研究通过 HUPO 人类糖蛋白组学计划进行,由糖蛋白组学软件的开发人员和专家用户团队(中国大陆团队复旦大学以及北京国家蛋白质科学中心)首次全系统的评估了当前完整糖肽分析信息学解决方案的性能。

       研究人员使用两种碎裂模式分别生成来自人血清的两个糖蛋白质组学原始质谱数据(文件A和B)。得到的糖蛋白质组学数据集与所有22个参与团队共享,将其归类为糖蛋白质组学软件的开发者(9个团队)和使用者(13个团队),所有团队都从质谱数据中鉴定N-糖肽和O-糖肽并报告了他们的方法和鉴定结果。参与团队使用了不同的搜索引擎,其中13个使用者团队中有10个团队(~75%)使用了 Byonic软件,不同团队的搜索设置差异很大。

图1:研究概况

       

       最终获得了软件搜索设置的详细信息和糖肽鉴定过程产生的输出数据,不同团队的输出数据也有显著差异。研究人员统计了这22个团队的糖基化位点鉴定数目以及对阳性对照位点的鉴定效率,并精心设计了六个 (N1–N6) 和五个 (O1–O5) 性能测试指标进行评分,以评估不同团队鉴定N-糖肽和O-糖肽的能力。该测试用于综合评估糖肽识别准确性(特异性)和糖蛋白质组覆盖率(敏感性),这是糖蛋白质组学中两个关键性能特征。结果表明在软件开发者团队中,Protein Prospector和Byonic搜索引擎对于糖基化的鉴定具有更好的综合表现。在使用者团队中,Byonic的表现也优于其它引擎,表明这个传统的糖蛋白质学分析软件仍具有一定的优势。


图2:不同团队的N-糖肽/O-糖肽性能测试得分

     

       值得注意的是,使用相同软件的参与者之间报告的糖肽高度不一致,证实了搜索引擎以外的搜索变量也对糖肽数据分析产生了重大影响。研究人员探讨了不同搜索参数设置(SS1-SS13)对11个使用Byonic 软件的团队的糖蛋白质组学数据输出的影响。通过对参数的设置比较,研究人员提出允许一条肽段上存在多个糖基化位点;缩小质量偏差容忍范围;放宽蛋白酶切的特异性,有助于糖肽段鉴定的准确性和特异性。

       目前可用于糖蛋白质组学数据分析的大多数软件都参与了这项研究。总而言之,这项研究表明该领域有多种高性能信息学解决方案可用于糖蛋白质组学数据分析,并阐明了关键性能的相关搜索策略,对糖蛋白质组学软件的开发人员和用户具有一定的指导意义。


图3:Byonic软件的糖蛋白质组学数据分析的搜索策略

     

       文中提到的使用范围广、搜索性能优的Byonic软件正是青莲糖基化修饰产品的检索软件,Byonic有着强大的糖肽搜索功能并配合国内最全的糖库(70多种O-糖、150多种N-糖糖型),可以同时获得糖蛋白量的变化、修饰位点的变化、糖型信息、糖型位点蛋白序列信息。




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