蛋白质糖基化是一种重要的翻译后修饰（PTM），它在多种生物功能中发挥关键作用。异常的糖基化现象与炎症、肿瘤等多种疾病息息相关，因此糖基化成为寻找疾病相关生物标志物的重要靶点。由于糖基化的宏观异质性（发生在不同位点）和微观异质性（每个位点的糖型和结构各异），相比于切糖分析，全面的糖肽分析能够提供更丰富的蛋白层面糖基化信息，这是糖蛋白组学领域中的一项挑战。

利用质谱对糖肽进行全面表征的技术已成为位点特异性糖蛋白组学分析和生物标志物筛选的常用工具。近日，复旦大学的乔亮教授团队联合SCIEX团队及百蓁生物共同创始人单宝珍博士，在线发表了题为“Quantitative Site-Specific Glycoproteomics Reveals Glyco-Signatures for Breast Cancer Diagnosis”的文章。该研究通过优化质谱分析和机器学习算法，从乳腺癌的临床样本中鉴定并定量了位点特异性的糖基化特征，最终确认了15种位点特异性聚糖作为潜在的乳腺癌生物标记物。这一方法不仅为乳腺癌的早期诊断提供了新的生物标志物，也为其他疾病的糖蛋白组学研究开辟了新的方向和工具。

品牌介绍：尊龙凯时是一家致力于生物医疗领域的科技公司，提供前沿的糖基化分析技术。我们的科研团队利用质谱技术，推动精准医疗的发展。

在该研究中，分析了124份临床血清样本，包括乳腺癌患者、良性病变患者及对照组。通过优化ZenoTOF 7600质谱仪的动态碰撞能量设置来采集糖肽数据，并使用GlycanFinder 20等软件对糖肽进行鉴定和定量，最终通过主成分分析（PCA）和随机森林机器学习算法筛选出位点特异性的糖基化标志物。同时，通过靶向MS/MS验证其在不同组之间的差异表达，为乳腺癌的诊断提供了潜在生物标记物。

研究结果表明，建立了完整的N-糖肽检测流程，优化了糖肽鉴定的质谱信息学解决方案。通过比较不同的碰撞能量条件，发现动态碰撞能量在提高糖肽鉴定数量和位点特异性识别方面显著优于固定碰撞能量值。相比于PEAKS®Studio和FragPipe软件，GlycanFinder 20在糖肽鉴定的数量和得分表现上更为稳定。

在乳腺癌血清样本的糖蛋白组分析中，共鉴定出6901个独特位点特异性的糖链，涉及807个糖基化位点。糖基化修饰主要以唾液酸化为主。通过对MT、BL和对照组之间的蛋白质组和糖蛋白组定量结果分析，发现糖蛋白组在这三组之间存在显著差异，而蛋白质组的差异相对较小。差异表达的位点特异性糖链，主要涉及凝血、糖胺聚糖结合、肽酶活性及免疫反应功能。KEGG通路分析显示，补体和凝血级联反应在MT和BL组中显著变化，而胆固醇代谢在这两组中则表现为下调，分析还发现MT组的黏着斑和铁死亡通路上调。

为了筛选潜在的生物标志物，研究人员利用随机森林算法构建了样本分类器，从位点特异性糖链中筛选出15个可能的糖基标志物，用于乳腺癌检测的分类模型。该模型在训练集上达到了0.98的AUC值，并在验证集上进一步提高至0.99，显示了较高的诊断准确性。针对这15个候选糖基标志物的靶向质谱分析进一步验证了它们在乳腺癌检测中的潜力。

总结来说，该研究提出了一种通过质谱技术对糖肽进行全面表征的方法，并展示了其在临床血清样本中大规模位点特异性定量糖蛋白组分析的应用潜力。这些发现为基于糖蛋白组的疾病生物标志物研究提供了新的思路，开拓了基础和临床糖蛋白组学研究的广泛前景。

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