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近日，我校iHuman研究所水雯箐課題組與信息學(xué)院何旭明課題組合作在Nature Communications期刊發(fā)表了題為 “DeepPhospho accelerates DIA phosphoproteome profiling throughin silicolibrary generation” 的研究論文，探索利用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)。該工作創(chuàng)建了DeepPhospho譜圖預(yù)測模型，并為數(shù)據(jù)非依賴型（DIA）磷酸化蛋白質(zhì)組的數(shù)據(jù)解析提供了一套新流程。該流程能夠大幅提升對細(xì)胞內(nèi)磷酸化蛋白質(zhì)及其修飾位點(diǎn)的鑒定數(shù)目，同時(shí)保證位點(diǎn)鑒定和磷酸化水平定量的高準(zhǔn)確度和可重復(fù)性。利用該流程對同一套組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新挖掘，相比于常規(guī)的生物信息學(xué)流程能夠發(fā)現(xiàn)更多的細(xì)胞生長因子介導(dǎo)的信號通路和調(diào)控的下游激酶。

蛋白質(zhì)磷酸化是最常見和功能最重要的一種翻譯后修飾，幾乎所有的細(xì)胞信號通路都受到磷酸化修飾的精密調(diào)控。近年來，基于質(zhì)譜的磷酸化蛋白質(zhì)組研究描繪出大量蛋白質(zhì)的磷酸化修飾圖譜，極大程度地加深了對信號轉(zhuǎn)導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)調(diào)控的全局性認(rèn)識，也發(fā)現(xiàn)了不少與信號通路失調(diào)相關(guān)的潛在藥物靶點(diǎn)。由于功能性磷酸化位點(diǎn)的修飾水平通常較低，如何在高通量分析磷酸化修飾的同時(shí)保證位點(diǎn)鑒定的準(zhǔn)確性，并獲得精確的定量調(diào)控信息，這是磷酸化蛋白質(zhì)組學(xué)面臨的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)非依賴性（DIA）數(shù)據(jù)采集是一種新型的質(zhì)譜數(shù)據(jù)采集方法，理論上可以數(shù)字化保存生物樣品蛋白質(zhì)組的全部信息。但DIA數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，數(shù)據(jù)解析通常需要在預(yù)實(shí)驗(yàn)中建立大容量的參考譜圖庫，這個(gè)建立參考庫的要求明顯加大了DIA組學(xué)實(shí)驗(yàn)的難度和樣品消耗量。本研究工作首先建立了DeepPhospho神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于對DIA譜圖數(shù)據(jù)的預(yù)測（圖1），并在性能測試上優(yōu)于已發(fā)表的譜圖預(yù)測模型。而后，研究者利用DeepPhospho構(gòu)建完整的人源磷酸化蛋白質(zhì)組的預(yù)測譜圖庫（圖2），借助迭代式檢索策略對DIA質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。對同一套數(shù)據(jù)的比較研究發(fā)現(xiàn)，該新流程能獲得數(shù)目最多的磷酸化肽段與磷酸化位點(diǎn)的序列和定量信息，并且省去對實(shí)驗(yàn)參考庫的需求，顯著簡化了實(shí)驗(yàn)過程。為便于新工具的推廣使用，DeepPhospho還提供了在線網(wǎng)站版和離線工具包。

上海科技大學(xué)水雯箐教授和何旭明教授為該工作的共同通訊作者，生命學(xué)院博士研究生婁容琿和信息學(xué)院碩士研究生劉偉振為共同第一作者，信息學(xué)院博士研究生李榮頡和iHuman研究所研究助理李珊珊為本課題做出了重要貢獻(xiàn)。上海科技大學(xué)為第一完成單位。該工作得到了科技部、國家自然科學(xué)基金、上海市科委以及上科大科研啟動基金的支持。

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