許多蛋白質上都會結合有分支結構的糖鏈，調節著蛋白質的穩定性、細胞間的識別以及受體的功能等。即便是同一蛋白質的同一位點也會結合多種糖鏈，但此前一直沒有統一標尺來測定這種多樣性會隨著疾病以及環境發生多大程度的變化。
名古屋大學糖鏈生命核心研究所（iGCORE）的張秉元特任助教、檜森弘一助教、松井佑介副教授等人開發出可從質譜資料對糖鏈結構多樣性開展定量、對比分析的工具 GlycoTraitR。該工具有望成為非糖鏈專業的研究者和企業整理複雜結果、探索藥物研發靶點和生物標誌物候選分子的基礎平台。相關成果已發表在《Bioinformatics Advances》的線上版上。
圖1 GlycoTraitR分析流程：對醣蛋白質組資料進行正規化、定義糖鏈特徵，並檢驗糖鏈結構異質性的組間差異。（圖片提供：名古屋大學 糖鏈生命核心研究所）
近年來，隨著質譜分析和檢索軟體的發展，已經能夠大規模鑑定糖鏈的結合位置和結構。但資料的增加也帶來了新的問題：糖鏈與肽段的組合極為龐大，若以各個分子種類單獨處理，特徵數量會急劇增加；此外，不同測定中部分糖鏈可能無法被檢測到，導致資料中缺失值較多；同時，結構相似的糖鏈往往具有共同的部分結構或組成，若將各糖鏈獨立處理，相關的變化會被分散到多個項目中，使整體全貌難以把握。
GlycoTraitR可讀取質譜數據分析軟體（pGlyco3、Glyco-Decipher）的檢索結果，將每條糖鏈分解為多個特徵，例如：整體大小、單醣數量、分支數量、是否為複合型、核心區是否含有岩藻糖等。然後，將各部位、各蛋白質內部的數據轉換為相對含量，以校正測定量的差異，並將特徵的異質程度定義為按存在量加權後的方差。此外，通過反覆置換病例組與對照組等標籤的置換檢驗，無需假定特定分佈，即可評估組間差異。用戶也可自行添加其關注的糖鏈基序。
研究團隊對檢測了認知功能正常者、存在病理改變但無臨床症狀者以及伴有臨床症狀的阿茲海默症患者死後額葉皮質組織的公開資料集（ProteomeXchange：PXD032219）進行了再分析。研究人員將GlycoTraitR應用於兩種檢索軟體得到的結果，分別從蛋白質水平和糖鏈修飾位點水平上同時考察了平均特徵和結構異質程度。
結果顯示，神經細胞黏附分子NCAM2出現高甘露糖型糖鏈減少、複合型糖鏈增加的現象，提示糖鏈朝著成熟方向發生改變。此外，不僅糖鏈大小的平均值發生了變化，其異質程度也趨於減小，並且在特定修飾位點上觀察到了分支結構的變化。這一結果表明，採用異質性這一分析維度可以彌補僅依靠平均含量分析時容易遺漏的資訊。
藉助GlycoTraitR，能夠將複雜的糖鏈資料歸納為可解釋的特徵，並在疾病狀態或藥物處理等不同組間進行比較。此外，它還能輔助對候選分子進行優先排序，為生物標誌物和藥物靶點探索提供支持。同時，通過公開分析流程和軟體，可提高研究的再現性和可比性，並降低進入糖鏈研究領域的門檻。
研究團隊表示，今後將進一步使該工具支持標準化的糖鏈結構輸出、基於強度的定量、以及缺失值較少的資料非依賴性採集（DIA）測定模式，以擴展到跨研究、跨疾病的比較研究。同時，研究團隊還計畫整合功能註釋和生物合成知識，以更易於解讀的方式呈現那些有助於闡明疾病機制和推動藥物研發的候選分子。
原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部
【論文資訊】
期刊：Bioinformatics Advances
論文：GlycoTraitR: an R package for characterizing structural heterogeneity in N-linked glycoproteomics data
DOI：10.1093/bioadv/vbag244
