基于质谱数据的蛋白质序列整合工具SequenceAssembler：实现完整蛋白质组形态精准测序的新方案

【编辑推荐】研究人员开发出用户友好的蛋白质序列组装工具SequenceAssembler（SA），整合肽段-谱图匹配（PSM）与从头测序（de novo sequencing）数据，实现全长度蛋白质重建。该工具兼容Novor Cloud、PEAKS Studio等多平台，在牛血清白蛋白和曲妥珠单抗分析中表现优异，显著提升蛋白质组学研究的效率与可重复性。

　　

在当今蛋白质组学研究中，准确解析完整蛋白质形态（proteoforms）——即通过翻译后修饰或序列变异产生的所有分子变体——对理解生物系统、推动生物制药研发及生物技术应用具有关键意义。然而，传统方法往往依赖单一类型的测序数据，导致蛋白质序列组装存在覆盖率低、可靠性差等问题。尤其是肽段-谱图匹配（PSM）和从头测序（de novo sequencing）两类数据通常被独立处理，缺乏有效整合手段，限制了全长度蛋白质重建的准确性与效率。

为此，由Celso Vitor A.Q. Calomeno、Hulyana Brum、Rodrigo S.C. Brant、Marlon D.M. Santos、Luis Miguel Mu?oz-Gómez、Ana Gisele da Costa Neves-Ferreira、Richard Hemmi Valente、Michel Batista和Paulo C. Carvalho组成的研究团队开发出一款名为SequenceAssembler（SA）的软件工具。该研究发表于《Journal of Proteome Research》，旨在通过融合PSM与de novo测序结果，提供一个高效、用户友好的蛋白质序列组装方案，显著提升蛋白质形态分析的可靠性和通量。

为开展本研究，团队运用了多种关键技术方法，主要包括：高分辨率质谱分析（high-resolution mass spectrometry）、多酶解消化策略（multiple enzymatic digestions）、以及兼容主流蛋白质组学工具（如Novor Cloud、PEAKS Studio和PatternLab for Proteomics）的数据集成算法。实验样本包括标准蛋白牛血清白蛋白（BSA）和治疗性单克隆抗体曲妥珠单抗（trastuzumab）。

研究方法设计与效能验证

研究人员首先通过多酶解处理样本，并结合高分辨率质谱技术生成肽段数据，利用SA整合PSM和de novo测序结果进行序列组装。结果表明，SA能够有效重构BSA和曲妥珠单抗的全长序列，其性能与现有工具Stitch相当，且在阈值参数优化后表现出更高的灵活性。

工具比较与性能分析

在与Stitch等工具的比较中，SA在不同阈值设定下展现出可变但稳定的性能，说明其参数可调性有助于适应不同实验需求。特别是在处理复杂修饰或变异较多的样本时，SA凭借数据整合能力显著提高了序列覆盖度和准确性。

用户体验与工作流程优化

SA突出优势在于其用户友好的图形界面、一键安装功能及简化的工作流程。这些设计大幅降低了使用门槛，提高了在核心实验室中的推广适用性，同时减少了人工操作步骤，增强了分析过程的可重复性。

本研究通过系统验证和比较分析，证明SequenceAssembler能够有效整合多源测序数据，实现高质量全长度蛋白质序列组装。其直观的界面和简化的工作流程使该工具特别适用于广泛蛋白质组学应用场景，包括生物标志物发现、蛋白质功能研究和生物药开发。此外，SA的开源和免费学术使用政策将进一步促进其在研究社区的推广与应用。

讨论部分强调，SA工具填补了当前蛋白质组学中序列组装平台的关键空白。它不仅提升了数据整合与分析的效率，还为推动精准蛋白质测序和复杂蛋白质形态研究提供了可靠技术支持。未来，研究团队计划进一步扩展SA的功能，如增加对更多修饰类型的支持及优化大规模数据处理能力。