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pGlyco 2.0 enables precision N-glycoproteomics with comprehensive quality control and one-step mass spectrometry for intact glycopeptide identification

机译：pGlyco 2.0通过全面的质量控制和一步质谱法实现完整的糖肽鉴定可实现精确的N糖组学

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摘要

The precise and large-scale identification of intact glycopeptides is a critical step in glycoproteomics. Owing to the complexity of glycosylation, the current overall throughput, data quality and accessibility of intact glycopeptide identification lack behind those in routine proteomic analyses. Here, we propose a workflow for the precise high-throughput identification of intact N-glycopeptides at the proteome scale using stepped-energy fragmentation and a dedicated search engine. pGlyco 2.0 conducts comprehensive quality control including false discovery rate evaluation at all three levels of matches to glycans, peptides and glycopeptides, improving the current level of accuracy of intact glycopeptide identification. The N-glycoproteome of samples metabolically labeled with 15N/13C were analyzed quantitatively and utilized to validate the glycopeptide identification, which could be used as a novel benchmark pipeline to compare different search engines. Finally, we report a large-scale glycoproteome dataset consisting of 10,009 distinct site-specific N-glycans on 1988 glycosylation sites from 955 glycoproteins in five mouse tissues.
机译：完整糖肽的精确和大规模鉴定是糖蛋白组学中的关键步骤。由于糖基化的复杂性，目前的总体通量，数据质量和完整糖肽鉴定的可及性都缺乏常规蛋白质组学分析的能力。在这里，我们提出了使用步进能量片段化和专用搜索引擎在蛋白质组规模上精确鉴定完整N-糖肽的高通量工作流程。 pGlyco 2.0进行了全面的质量控制，包括在与聚糖，肽和糖肽的所有三个匹配水平上的错误发现率评估，从而提高了目前完整糖肽鉴定的准确性水平。定量分析了被 15 N / 13 C代谢标记的样品的N-糖蛋白组，并用于验证糖肽的鉴定，可作为比较的新型基准流水线不同的搜索引擎。最后，我们报告了大规模的糖蛋白组数据集，该数据集由五个小鼠组织中955个糖蛋白的1988年糖基化位点上的10,009个不同位点特异性N-聚糖组成。

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