生化学および生理学ジャーナル

質量分析とバイオインフォマティクスを用いたプロテオミクスにおける部位特異的グリコシル化の自動識別

ユ・ジョンシン

タンパク質のグリコシル化は、タンパク質における最も一般的な翻訳後修飾の1つであり、接着、細胞認識によるシグナル伝達、異常な生物学的状態への応答など、さまざまなプロセスを介して生物系で重要な役割を果たしています。しかし、糖タンパク質の複雑さと不均一性のため、現在の分析は主にグリコサイトまたは遊離したグリカンのいずれかの同定に焦点を合わせています。本研究では、タンデム質量分析（MS）とデータベース検索およびアルゴリズムスイートを組み合わせた、プロテオミクスにおけるN-およびO-グリコシル化の分析用のGlycoProteomeAnalyzer（GPA）と名付けた、インタクトN-糖ペプチド分析のMSベースのハイスループット手法を開発しました。False Discovery Rate（FDR）の計算により、タンパク質のN-およびO-グリコシル化を自信を持って識別するための新しいスコアリングアルゴリズムを作成しました。私たちのアプローチでは、すべてのアミノ酸配列とグリコシル化部位の情報は、Uniprot データベースから取得されました。ヒトタンパク質の Swiss-Prot アクセッション番号から、GPA プログラムは、ヒト血漿サンプル中のタンパク質のトリプシン N- および O- グリコペプチド データベースを自動的に構築します。Uniprot の GPA-DB で HCD、CID、および ETD MS/MS スペクトルを使用して、タンパク質混合物の部位特異的 N- および O- グリコペプチドを自動的に識別できます。推定 FDR は 1% 以下です。GPA は、グラフィカル ユーザー インターフェイスを使用してハイスループットのグリコプロテオミクス データを簡単に処理できるように設計されており、Web サイト (https://www.igpa.kr/) でデモされています。また、クラウド コンピューティング サービスと統合して、ローカル クラスターの必要性を排除し、データ分析のスループットを向上させることもできます。