生物化学与生理学杂志

使用质谱和生物信息学自动识别蛋白质组学中位点特异性糖基化

刘钟信

蛋白质糖基化是蛋白质最常见的翻译后修饰之一，它通过各种过程在生物系统中发挥重要作用，例如粘附、通过细胞识别发出信号以及对异常生物状态的反应。然而，由于糖蛋白的复杂性和异质性，目前的分析主要集中于识别糖基位点或释放的聚糖。在本研究中，我们开发了基于 MS 的完整 N-糖肽高​​通量分析方法，称为 GlycoProteomeAnalyzer (GPA)，用于分析蛋白质组学中的 N-和 O-糖基化，它将串联质谱 (MS) 与数据库搜索和算法套件相结合。我们创建了新颖的评分算法，用于可靠地识别蛋白质的 N-和 O-糖基化，并计算错误发现率 (FDR)。在我们的方法中，所有氨基酸序列以及糖基化位点信息均来自 Uniprot 数据库。根据人类蛋白质的 Swiss-Prot 登录号，我们的 GPA 程序会自动为人类血浆样本中的蛋白质构建胰蛋白酶 N- 和 O-糖肽数据库。它允许使用 Uniprot 的 GPA-DB 的 HCD、CID 和 ETD MS/MS 光谱自动识别蛋白质混合物的位点特异性 N- 和 O-糖肽，估计 FDR ≤ 1%。GPA 旨在通过图形用户界面轻松处理高通量糖蛋白质组数据，并在网站上演示（https://www.igpa.kr/）。它还可以与云计算服务集成，从而无需本地集群并提高数据分析的吞吐量