最近，Ye Mingligang的团队是达利安化学物理研究所，中国科学院的研究人员，以及CO制造了一种针对糖蛋白质组学的新卷审查工具 - 达利安技术大学的Glypep-格莱普普 - 葡萄酒副教授，副教授，尼·扬兹（Nie Yongzhan）该工具可以显着减少大型样品检查中的糖肽量损失，改善特定地点的糖酶量，并将其应用于胃癌生物标志物的发现。目前，Glypep-priest被整合为由Ye Minglangg的团队在第一阶段开发的Glyco-Decipher糖肽分析软件中的重要工具，并且可以由Github免费获得和使用学术界。相关结果已发表在环境通信中。糖基化是蛋白质的最复杂的翻译后变化，其异常是密切相关的To各种疾病，例如癌症。但是，由于异质性高和低糖基化特性，大型糖基化体积测试长期以来面临低光谱分辨率率和大量缺失值的问题，从而限制了其在发现疾病生物标志物中的应用。为了解决上述挑战，这项工作提出了三种解决方案：首先，研究人员开发了一种新的基于研究的基于机器的机器，以解决大量少量糖肽的问题。研究发现，当基于Glyco的识别结果得到评分时，损失值的比例从70％降低到10％。与其他现有软件相比，Glypep-pricant可以增加完全糖肽的体积，而没有去除值25.1％至178.9％。其次，为了提高单个文件的识别敏感性，研究人员提出了基于MS1功能库的虚拟匹配操作，使用了MS1功能现有的大规模数据集的信息，以构建“糖肽特征库”，并通过“新数据库到新数据”的一wa-wa匹配策略，新样品的特定地点糖基化敏感性的增长增加了8倍以上，与传统的数量方法完全依赖于MS2 Spectra的标识相比，该方法显着改善了该深度，该深度是该深度的深度。最后，研究人员提出了一种疾病标志物探索方法，该方法是基于糖基化同一部位的不同位点的糖型丰度的特异性比例，有效地消除了蛋白质差异的差异 - 蛋白质差异和在实验条件下变化的变化。它用于研究人类血清数据集的大量胃癌例子。具有特定糖型的特定糖型的两个比例具有良好的诊断性能，预计将是一种新的胃癌生物标志物。相关的纸张信息rmation：https：//dii.org/10.1038/s41467-025-61673-6