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突破性新方法DeepSecMS助力深入解析硒蛋白質組 為疾病機制研究開辟新路徑
2025年08月01日 16:20:42
來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：1520
中科院上海有機所團隊在《Advanced Science》發(fā)表創(chuàng)新方法DeepSecMS，攻克硒蛋白質組研究難題。該方法利用深度學習技術，基于硒代半胱氨酸（Sec）與半胱氨酸（Cys）的化學相似性，創(chuàng)新采用Cys數據代理訓練策略構建理論譜圖庫。
硒蛋白是一類含有稀有氨基酸硒代半胱氨酸(Sec)的特殊蛋白質，在維持細胞氧化還原平衡、調控關鍵生理過程以及與神經退行性疾病、癌癥、心血管疾病和糖尿病等多種重大疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關。然而，受限于Sec的稀有性及檢測分析難度，人類迄今僅鑒定出25種硒蛋白，全面繪制硒蛋白圖譜并發(fā)現新成員仍是該領域面臨的重大挑戰(zhàn)。
針對這一難題，中國科學院上海有機化學研究所生物與化學交叉研究中心張耀陽研究員課題組取得了重要進展。該團隊在前期研究中開發(fā)了硒代半胱氨酸特異性質譜方法(SecMS)和非SECIS依賴的硒蛋白數據庫(SIS)，首次繪制了小鼠組織特異性硒蛋白圖譜并發(fā)現了新硒蛋白(PMID: 30174312)。近日，課題組在國際知名期刊《Advanced Science》上發(fā)表了題為“DeepSecMS Advances DIA-Based Selenoproteome Profiling Through Cys-to-Sec Proxy Training”的研究論文，介紹了其最新開發(fā)的創(chuàng)新方法——DeepSecMS。
DeepSecMS方法的核心創(chuàng)新在于巧妙地結合了深度學習技術，并利用了硒代半胱氨酸(Sec)與其結構類似物半胱氨酸(Cys)的高度化學相似性特性。由于已知含Sec肽段的真實譜圖數據極其稀少，難以直接用于訓練深度學習模型，研究團隊創(chuàng)新性地采用了“Cys-to-Sec取代訓練策略”。該策略通過利用大量易獲得的含Cys肽段數據，成功構建了一個大規(guī)模的理論含Sec肽段譜圖庫。
研究結果表明，DeepSecMS能夠高精度預測含Sec肽段的關鍵質譜特征，包括二級質譜(MS2)譜圖、保留時間(RT)和離子淌度(IM)。將DeepSecMS與數據非依賴性采集(DIA)質譜技術相結合，研究人員在多種人源細胞系和小鼠組織樣本中顯著提升了對已知硒蛋白的鑒定能力，并發(fā)現了大量高可信度的潛在新型硒蛋白。
這項研究開發(fā)的DeepSecMS方法，為全面解析哺乳動物硒蛋白質組提供了強大且高效的新工具，有望推動在更深層次上探索硒蛋白在人體健康與疾病中的作用。研究團隊指出，該工作中提出的“Cys-to-Sec”代理訓練策略具有潛在的普適性，可推廣應用于研究其他低豐度蛋白質變體或翻譯后修飾，為微量蛋白質組學研究提供了一個可擴展的技術框架。
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