腫瘤一直是困擾人體生命安全的一大疾病，近年來，許多專家學者一直致力於腫瘤研究。近日，西北大學孫士生教授課題組聯合西安電子科技大學計算機科學與技術學院張軍英教授課題組在糖基化位點特異性糖鏈結構解析領域取得重要成果。

該論文瞄準質譜數據分析領域中糖基化位點特異性糖鏈結構解析這個重要科學問題，提出了一種用於解析糖蛋白上N-連接糖鏈精細結構的新方法，開發了配套軟件StrucGP，並詳細描述了其技術細節。

該研究中，作者采用了一種模塊化策略，將N-糖鏈結構分為核心結構、糖鏈類型以及分支結構三個部分，分別進行從頭結構解析，並合並獲得糖鏈的整體結構信息，極大降低了糖鏈結構解析的複雜度，提高了糖鏈結構解析的準確性。StrucGP在糖鏈結構解析中並不依賴於糖鏈數據庫，因此有助於新的糖鏈結構解析。在可信度方麵，StrucGP采用了基於誘餌數據庫（decoy database）和誘餌譜圖 (decoy spectra) 的假陽性率評估方法，結合糖鏈各模塊精細結構的置信度（probability）評估，以幫助研究人員對糖鏈結構鑒定的可靠性進行進一步評估。在這項工作中，張軍英課題組在基於質譜數據的N-連接糖鏈結構鑒定及其結構可視化、基於質譜數據的核心岩藻糖鑒定方法與算法等方麵做了不少有意義的工作。

據悉，張軍英教授團隊自2001年起開展癌症相關計算生物信息學研究以來，不斷拓展研究領域，從模式分析與機器智能、組學數據的變異檢測與全基因組腫瘤標誌物鑒定、質譜數據分析與糖鏈結構鑒定、腦電信號分析及腦功能信息學等理論研究，到腦膜炎、慢性腎髒病、子癇前期等疾病的人工智能輔助診斷等應用研究，具有較強的機器學習、人工智能和模式挖掘基礎。

StrucGP不但能實現N-糖鏈同分異構體的區分和識別，也可用於新的N-糖鏈的鑒定，在生物標誌物的篩選、疾病治療靶點的鑒定、糖蛋白抗體藥物的糖基化分析、病毒重要糖蛋白的糖基化解析、疾病機理研究等生物醫藥領域有廣闊的應用前景。比如在腫瘤研究中，StrucGP能夠直接獲得腫瘤特異性糖鏈結構所修飾的糖蛋白和糖基化位點等信息，從而獲得其亞細胞定位、信號通路、可能的分子功能等關鍵信息，有助於研究者進一步深入研究特定糖鏈/糖蛋白的生物學功能。目前，西北大學孫士生教授團隊已將StrucGP軟件應用於肝癌細胞係上皮-間質轉化（EMT）過程中糖基化改變的動態監測研究（Jia et al., Theranostics, 2021），展示了StrucGP在腫瘤研究中的一個應用場景。

該成果以StrucGP: de novo structural sequencing of site-specific N-glycan on glycoproteins using a modularization strategy為題，發表於Nature子刊Nature Methods （IF=28.547，中科院一區)。此項目還獲得了國家自然科學基金重大研究計劃培育項目的支持。

拓展閱讀：

張軍英，博士生導師，校學術帶頭人。1985年至今在西安電子科技大學工作，1991年晉升為副教授，1998晉升為教授。IEEE會員，中國電子學會高級會員，中國自動化學會高級會員，陝西省圖形圖像學會理事。主要研究方向為：計算生物信息學與癌症診療、人工神經網絡、模式識別與機器學習、圖像處理、優化問題的神經網絡求解。

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素材來源：西電計算機科學與技術學院官微、西安電子科技大學官網