糖链组成预测小工具分享——GlycoMod
GlycoMod是Expasy 平台中专注于寡糖组成预测的工具,核心解决糖链质量与组成不匹配的问题,糖链因单糖种类多、连接方式复杂,常规工具难以直接通过质量推断组成,而 GlycoMod 通过预计算糖链组成质量库和实验参数约束,精准缩小可能组成范围。
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使用流程

第一步 :Experimental masses 实验质量

1.空白处输入或提交实验质量列表(要求每行一个质量值)。
2.明确质量类型:所有质量均值是平均质量(average)或单同位素质量(monoisotopic)。高分辨质谱可考虑选择单同位素质量,低分辨质谱可考虑选择平均质量。
3.设置质量容差:±Dalton/ppm。低分辨质谱推荐默认的±0.2Dalton,高分辨质谱分析时可根据检测精度设置为±5-20ppm。
第二步:Ion mode and adducts 离子模式与加合物

正离子模式:多数糖肽/游离糖链首选此模式。
负离子模式:适用于含硫酸盐/磷酸盐的酸性糖链可分析。
中性离子模式:仅适用于无电荷的糖链质量分析。
第三步:Glycan form 糖链形式
1.N – 连接寡糖(N-linked oligosaccharides)或O – 连接寡糖(O-linked oligosaccharides)
2.N – 连接寡糖形式(下拉菜单选择):
①Free/PNGase released oligosaccharides:游离寡糖 / 肽 – N – 糖苷酶释放的寡糖
②ENDO H or ENDO F released oligosaccharides:内切糖苷酶 H或内切糖苷酶 F释放的寡糖
③Reduced oligosaccharides:还原态寡糖
④Derivatized oligosaccharides:衍生化寡糖
⑤Glycopeptides(motif N-X-S/T/C)(X not P) will be used):糖肽(将使用基序 N-X-S/T/C(X≠脯氨酸 ))
3.As you selected Glycopetides, please specify either(如选择糖肽,则需要指定糖肽信息)

①在空白处输入蛋白质序列或UniProt知识库登录号/ID
②酶的选择
③最大漏切位点数
④半胱氨酸处理方法(无处理(还原态)/碘乙酸/碘乙酸胺/4-乙烯吡啶)
⑤勾选半胱氨酸的丙烯酰胺加合物和甲硫氨酸氧化
第四步:Monosaccharide residues present(if known)存在的单糖残基(如果已知)
1.单糖残基类型:
①未衍生化(underivatized)
②全甲基化(permethylated)
③全乙酰化(peracetylated)
2.单糖类型
己糖(Hexose,如甘露糖 Man、半乳糖 Gal)
己糖胺(HexNAc,如葡萄糖胺 GlcNAc、半乳糖胺 GalNAc)
脱氧己糖(Deoxyhexose,如岩藻糖 fucose)
乙酰神经氨酸(NeuAc,如唾液酸 sialic acid)
羟乙酰神经氨酸(NeuGc)
戊糖(Pentose,如木糖 xylose)
硫酸盐(Sulphate)
磷酸盐(Phosphate)
2 – 酮 – 3 – 脱氧壬酮糖酸(KDN)
己糖醛酸(HexA,如葡萄糖醛酸 glucuronic acid)
第五步:Output parameter输出参数
勾选可单独列出GlyConnect数据库中报道的组成。
第六步:参数提交
点击“Start GlycoMod”提交参数,系统自动跳转至结果页面。
结果解读


1.蛋白相关信息
·蛋白质(Protein):GLHA_HUMAN (P01215)
·描述(Description):
糖蛋白激素 α 链前体(Anterior pituitary glycoprotein hormones common subunit alpha)绒毛膜促性腺激素 α 链(CG-α)
卵泡刺激素 α 链(FSH-α)
黄体生成素 α 链(LH-α)
促甲状腺激素 α 链(TSH-α)
·物种(Organism):智人(Homo sapiens,人类)
2.单糖残基

3.Other parameters 其他参数
·酶(Enzyme):胰蛋白酶(Trypsin)
·最大漏切位点数(MC):0
·半胱氨酸处理方式:所有半胱氨酸处于还原态
·甲硫氨酸处理方式:甲硫氨酸未被氧化
4. 含 “N-X-S/T/C(X≠P)基序” 的肽段

5.输入质量匹配结果

用户输入质量(User mass):1235.4407
加合物(Adduct ([M+H]+)):1.00727
结果:未找到结构(No structure found)
夜雨聆风