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我们重新分析了一个研究内源性蛋白水解过程的数据集，并将结果与FragPipe进行了比较。

本月的重点刊物将介绍了对人类胃癌相关样本中的非典型多肽进行全面鉴定。

Mascot Server 3.1现已发布。该补丁版本增强了与 Thermo Proteome Discoverer™ 的集成，并修复了 Mascot Server 3.0 中引入的几个重要错误。

Mascot：25 年来值得信赖的质谱蛋白质鉴定参考标准

申请试用

揭示内源性蛋白水解过程（Mascot vs FragPipe）

研究内源性蛋白水解过程（或称N端蛋白质组学）需要对半特异性肽段进行数据库搜索。Mascot Server 3.0 包含用于碎片强度预测的 MS²PIP 机器学习模型，这对半特异性鉴定有很大提升。

我们重新分析了一项近期发表的数据，该数据已上传至 MassIVE。研究者处理了来自小鼠多囊肾病（PKD）模型的 TMTpro 标记样本。TMTpro 标记是在蛋白质水平进行的，因此必须将N端标记视为可变修饰。我们还使用了定制化的酶来模拟切割规则，因为胰蛋白酶无法在 TMTpro 标记的赖氨酸处切割。

Mascot 自带的 MS²PIP 模型适用于 TMT 标记，与这些光谱非常契合。在 1% 序列 FDR 下，共鉴定出超过 7,600 个蛋白质，其中包括 3,219 个匹配 TMTpro N 端修饰，883 个匹配乙酰化 N 端修饰。

最新版本的 FragPipe 采用了与 MS²PIP 相同的重评分方法，由 MSBoost 提供预测。结果显示，Mascot + MS²PIP 至少能找到与 FragPipe + MSBoost 相同数量的蛋白质命中，但在 1% FDR 下还能多鉴定到约 13% 的独特肽段序列。这些搜索是在小鼠蛋白质组（63k entries）中进行的，相对于 Mascot 的设计能力来说，这个数据库规模很小。在一台最新的 16 核心 PC 上，semi-tryptic（半胰蛋白酶切割） Mascot 搜索仅需 5 分钟，机器学习在搜索结束后再花费几分钟。

完整的细节可在我们的博客中找到。

使用Mascot发表的特色文章

在这里，我们重点介绍了最近有趣且重要的文章，该文章采用Mascot进行蛋白质鉴定，定量或表征，如果您想要您的文章也在这里重点推荐，请发送给我们PDF或URL。

Comprehensive discovery and functional characterization of the noncanonical proteome

Chengyu Shi, Fangzhou Liu, Xinwan Su, Zuozhen Yang, Ying Wang, Shanshan Xie, Shaofang Xie, Qiang Sun, Yu Chen, Lingjie Sang, Manman Tan, Linyu Zhu, Kai Lei, Junhong Li, Jiecheng Yang, Zerui Gao, Meng Yu, Xinyi Wang, Junfeng Wang, Jing Chen, Wei Zhuo, Zhaoyuan Fang, Jian Liu, Qingfeng Yan, Dante Neculai, Qiming Sun, Jianzhong Shao, Weiqiang Lin, Wei Liu, Jian Chen, Liangjing Wang, Yang Liu, Xu Li, Tianhua Zhou & Aifu Lin

Cell Research (2025) doi:10.1038/s41422-024-01059-3

研究人员从Ensembl的人类转录组数据出发，构建了一个包含超过1100万个潜在小开放阅读框（sORFs）的参考数据库。他们对癌症/副癌症组织、正常胃组织和AGS胃癌细胞系的多个样本进行了制备。样本经过研磨和裂解后，使用超滤串联质谱（ultrafiltration tandem MS）进行分析。使用Mascot数据库搜索，研究人员在这1100万个sORFs中发现了8495个与先前未注释的肽段匹配的结果。其中，4866个肽段至少被两个肽段匹配（PSM）支持，2290个肽段在不同样本中都有检测到。

生物信息学分析显示，这些新发现的肽段基因主要位于17、19和22号染色体上。研究人员使用CRISPR筛选技术，识别出1161个影响AGS细胞增殖的肽段候选者，其中大多数似乎作为促增殖调节因子发挥作用。他们还从CRISPR筛选中选取了100个具有显著表型效应的肽段，利用AlphaFold2和肽-蛋白相互作用网络进行了功能预测。最后，研究人员建立了人类新型肽段图谱数据库，以鼓励对这些新发现的肽段进行进一步的表征和验证。这项研究为非经典蛋白质组的全面表征提供了重要信息，强调了这些先前未注释的肽段在胃癌等疾病中的关键作用。

Mascot Server 3.1

我们很高兴地宣布，Mascot Server 3.1现已发布。产品密钥和下载链接已发送给所有享受支持服务的客户。 如果您尚未收到电子邮件，或希望更新，请与我们联系。

客户端API进行了两方面的增强。 您现在可以在仪器定义中直接设置机器学习参数，例如，为您的仪器选择特定的MS2PIP模型。 启用后，Mascot会在数据库搜索后运行机器学习，并将优化后的结果发送到客户端软件。 所有使用“result_file_mime”API调用的软件，包括所有版本的Thermo Proteome Discoverer™，都可以自动使用此功能，无需任何软件修改。

此补丁版本还解决了Mascot Server 3.0中报告的一些错误和问题，因此我们建议所有用户进行更新。

About Matrix Science

Matrix Science为蛋白组学的研究人员以及科学家提供生物信息分析工具，帮助大家更快速，更可信的鉴定和定量蛋白。Mascot每年被2000 多篇论文引用，软件全线支持来自Agilent, Bruker, Sciex, Shimadzu, Thermo Scientific和Waters质谱仪生成的质谱数据。

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