当前大部分解析工具都是通过修改常规蛋白质搜索引擎，使得引擎能够支持糖链的检索。但是这些软件不容易对糖链鉴定进行质控，尤其是复杂的糖型。研究者提出了糖链优先的检索策略，其特色就是先搜索糖链部分，通过糖链鉴定的质控，缩小搜索空间从而提高检索速度，并且过滤掉不可靠的糖型从而提高鉴定精度。
图1.pGlyco3解析流程。图片来源 Nat Methods
研究人员采用他们前期开发的基于重标技术的糖肽鉴定及陷阱库检索的质控流程，在复杂样本酵母中，客观地比较了不同检索引擎汇报糖肽结果的假阳性率（包括常见糖肽检索引擎Byonic，O-Pair和MSFragger-Glyco），同时比较了不同检索引擎的检索速度，证明pGlyco3不管是在鉴定准确性还是检索速度方面都有更好的表现。
此外，pGlyco3糖库中糖链采用线性编码，用户可以根据经验构建样品特异性的糖库，进行完整糖肽上含有修饰糖单元的鉴定。采用该方法，研究者在他们的酵母数据中发现了大量（约50%）的氨基修饰的糖单元，以及部分磷酸修饰的糖单元；在其它公开的数据中也发现了氨基修饰的糖单元。
对于含有多个糖基化修饰位点的糖肽，pGlyco3采用动态规划算法得到最优匹配路径，并且估计最优匹配为随机匹配的概率，从而实现糖基化位点的精准定位。与已有的位点特异性糖链定位算法相比，pGlyco3的定位速度和精度都有大幅提升。同时研究人员分别采用合成的含双糖基化位点的标准完整糖肽，以及多种酶切策略对位点鉴定的准确性进行了有效验证。
pGlyco3是继该团队发展的pGlyco 2.0（Nat Commun，2017）后的又一重要突破，解决了基于数据库检索的完整糖肽解析中面临的准确性、多位点定位、修饰糖鉴定的重要难题，为糖蛋白质组分析领域提供了重要的鉴定策略和检索工具，有望促进蛋白质糖基化相关功能和生物标志物的研究。
曹纬倩团队的主要研究方向是糖蛋白质组学分析技术开发和应用研究。此前，该团队曾在Nature Communications发表完整糖肽DDA鉴定技术pGlyco 2.0（doi:10.1038/s41467-017-00535-2）和完整糖肽DIA数据分析工具GproDIA（doi:10.1038/s41467-021-26246-3）。本工作是该团队与计算所团队在该领域研究合作取得的又一重要成果。易算将与曹纬倩团队深度合作，推进糖蛋白质组学技术的应用。
全文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-021-01306-0
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