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)