Ultradeep N-glycoproteome atlas of mouse reveals spatiotemporal signatures of brain aging and neurodegenerative diseases

地图集(解剖学) 神经科学 生物 计算生物学 解剖
作者
Pan Fang,Xiangming Yu,Min Ding,Qifei Cong,Hongyu Jiang,Qi Shi,Weiwei Zhao,Weimin Zheng,Yingning Li,Zixiang Ling,Wen Kong,Pengyuan Yang,Huali Shen
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:16 (1): 5568-5568 被引量:7
标识
DOI:10.1038/s41467-025-60437-6
摘要

The current depth of site-specific N-glycoproteomics is insufficient to fully characterize glycosylation events in biological samples. Herein, we achieve an ultradeep and precision analysis of the N-glycoproteome of mouse tissues by integrating multiple workflows. The largest N-glycoproteomic dataset to date is established on mice, which contains 91,972 precursor glycopeptides, 62,216 glycoforms, 8939 glycosites and 4563 glycoproteins. The database consists of 6.8 million glyco-spectra (containing oxonium ions), among which 160,928 spectra is high-quality with confident N-glycopeptide identifications. The large-scale and high-quality dataset enhances the performance of current artificial intelligence models for glycopeptide tandem spectrum prediction. Using this ultradeep dataset, we observe tissue specific microheterogeneity and functional implications of protein glycosylation in mice. Furthermore, the region-resolved brain N-glycoproteomes for Alzheimer's Diseases, Parkinson Disease and aging mice reveal the spatiotemporal signatures and distinct pathological functions of the N-glycoproteins. A comprehensive database resource of experimental N-glycoproteomic data from this study and previous literatures is further established. This N-glycoproteome atlas serves as a promising tool for revealing the role of protein glycosylation in biological systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Neo完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
整齐的茗茗完成签到,获得积分10
1秒前
林顺绥完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
陌瑾完成签到,获得积分10
3秒前
斯文败类应助L11采纳,获得10
3秒前
米九应助Maestro_S采纳,获得50
4秒前
超然度陈完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
tangz完成签到,获得积分20
5秒前
淡定的夏青完成签到,获得积分10
5秒前
谢某某完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
小蘑菇应助大鹏采纳,获得20
6秒前
6秒前
风口上的飞猪完成签到,获得积分10
6秒前
CYL07完成签到 ,获得积分10
6秒前
壮壮完成签到 ,获得积分10
6秒前
Ricky小强完成签到,获得积分10
7秒前
Vincenzo应助小杨采纳,获得50
7秒前
7秒前
luckybei发布了新的文献求助10
7秒前
李爱国应助菠萝采纳,获得10
8秒前
科研通AI6.3应助13536610141采纳,获得10
8秒前
科研通AI6.3应助13536610141采纳,获得10
8秒前
称心乐枫完成签到,获得积分10
9秒前
yaya完成签到,获得积分10
9秒前
qiyun发布了新的文献求助10
9秒前
遇见多欢喜完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
细腻冰烟完成签到,获得积分10
10秒前
wanci应助YYY采纳,获得10
10秒前
10秒前
10秒前
小马甲应助陌瑾采纳,获得10
10秒前
jjo发布了新的文献求助30
10秒前
10秒前
瘦瘦发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
Quality by Design - An Indispensable Approach to Accelerate Biopharmaceutical Product Development 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Applied Linguistics 500
A Social and Cultural History of the Hellenistic World 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6395083
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8210105
关于积分的说明 17386238
捐赠科研通 5448298
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2880111
邀请新用户注册赠送积分活动 1856628
关于科研通互助平台的介绍 1699314