近日，我所生物分離分析新材料與新技術研究組（1809組）葉明亮研究員團隊開發了一款具有高靈敏度的N-糖肽質譜譜圖解析新軟件——Glyco-Decipher。該軟件可實現在解析譜圖的過程中不依賴糖庫，利用不同糖肽的同一肽段骨架具有相似碎裂規律的特點，發展出基于“模式識別”的肽段序列鑒定新方法，實現譜圖拓展，從而提高完整糖肽的鑒定靈敏度，并且可發現未知的糖鏈及糖鏈修飾。Glyco-Decipher為深度解析位點特異性糖型，揭示糖基化修飾的微觀不均一性，以及研究糖生物學功能等提供了新工具。
蛋白質糖基化與疾病的發生發展密切相關，臨床上使用的大多數腫瘤標志物是糖基化蛋白質。在組學層次上進行位點特異性糖型的分析對發現新型疾病標志物，提高基于蛋白質糖基化的精準醫學研究水平等具有重要作用。
N-糖肽質譜譜圖高度復雜，譜圖解析率低，且常規N-糖肽解析軟件依賴糖庫，無法實現未知糖鏈及修飾糖的鑒定。為解決上述問題，本工作開發了非糖庫依賴的肽段序列鑒定方法，實現了未知糖鏈肽段及其上可能帶有的修飾基團的鑒定。為解決N-糖肽質譜譜圖解析率低的問題，團隊系統研究了糖肽的碎裂規律，發現糖鏈的種類、組成、母離子價態等對肽段骨架的碎裂模式沒有顯著的影響，建立了肽段序列相同的完整糖肽譜圖之間的聯系，發展了基于“模式識別”的肽段序列鑒定策略，實現了完整糖肽的譜圖拓展，在原有基礎上將完整糖肽的解析率提升了31%。
本工作還以蛋白Prosaposin為例，展示了蛋白Prosaposin在老鼠的五個不同的組織中糖基化差異，進一步揭示了該蛋白上各個位點特異性糖型的豐度分布，展示了Glyco-Decipher在蛋白糖基化分析領域的應用潛力。通過對同一個N-糖肽質譜數據進行對比分析，發現Glyco-Decipher的譜圖解析效率比其它軟件提升了34-179%。該軟件具有友好的用戶界面和較好的定量比較功能，學術界可以免費使用（軟件可從github下載）。
葉明亮團隊長期致力于位點特異性糖型分析方法的發展，包括糖肽的富集方法和譜圖的解析方法：在O-GlcNAc糖肽的富集方面發展了酶促標記結合化學氧化法（Anal. Chem.，2021）、可逆酶促化學標記法(Angew. Chem. Int. Edit.，2022)等方法；在O-GalNac糖肽的富集方面發展了酶解輔助的親水作用色譜法（Anal. Chem.，2017）、酶化學方法（Anal. Chem.，2018）、Ti-IMAC富集方法(Anal. Chem.，2021)等；在N糖肽的富集方面發展了適合大樣本分析的自動化富集方法（Anal. Chem.，2021）；在O-GalNac糖肽的譜圖解析方面，發展了O-search檢索策略（Anal. Chem.， 2019），有效地減小了檢索空間，提高了鑒定靈敏度。最近，上述檢索策略被集成于一款具有自主知識產權的譜圖檢索軟件——MS-Decipher（Bioinformatics，2022）中。
相關研究成果以“Glyco-Decipher Enables Glycan Database-independent Peptide Matching and in-depth Characterization of Site-specific N-glycosylation”為題，于近日發表在《自然-通訊》（Nature Communications）上。該工作的共同第一作者是1809組博士研究生方正和秦洪強研究員。上述工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金、我所創新基金等項目的支持。（文/圖 方正）
