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加州大学洛杉矶分校和多伦多大学的科学家们近日开发出一种名为moPepGen的计算工具，它有助于鉴定蛋白质中以往观察不到的变异，为癌症研究及其他领域开辟了新的可能性。
加州大学洛杉矶分校和多伦多大学的科学家们近日开发出一种名为moPepGen的计算工具，它有助于鉴定蛋白质中以往观察不到的变异，为癌症研究及其他领域开辟了新的可能性。
这篇题为“Identification of non-canonical peptides with moPepGen”的论文于6月16日发表在《Nature Biotechnology》杂志上。
moPepGen工具有助于理解DNA的变化如何影响蛋白质，并最终导致癌症、神经退行性疾病和其他疾病。它为开发诊断检测和寻找治疗靶点提供了一种新方法。
蛋白质基因组学融合了基因组学和蛋白质组学的研究，旨在全面提供疾病的分子特征。然而，主要的挑战在于无法准确检测变异肽，这限制了在蛋白质水平上鉴定基因突变的能力。现有的蛋白质组学工具往往无法全面捕捉蛋白质变异的多样性。
为了克服这一挑战，研究人员开发出moPepGen，它能够更精准地鉴定蛋白质变异。
共同通讯作者、加州大学洛杉矶分校的Chenghao Zhu博士表示：“我们开发出moPepGen，旨在帮助研究人员确定哪些遗传变异真正在蛋白质水平上表达，从而解决蛋白质基因组学领域长期以来面临的一个难题。”
“我们的工具采用基于图的方法高效处理所有类型的遗传变异，显著提高了对隐藏蛋白质变异的检测能力。这提供了更全面的蛋白质多样性视图，让研究人员能够更准确地了解突变如何影响疾病。”
这种准确性至关重要，因为蛋白质在几乎所有生物功能中都发挥重要作用，其结构的改变可能预示着疾病进展，尤其是在癌症中。然而，通过分析蛋白质来检测这些变化仍然面临着巨大的计算挑战。
moPepGen是一种基于图的算法，能够鉴定由SNV、插入缺失（Indel）、可变剪接、环状RNA、基因融合、RNA编辑等引起的各种蛋白质变异。这种工具系统地模拟了基因如何表达并翻译成蛋白质，显著扩展了检测疾病相关突变的能力。
“到目前为止，还没有一种实用的方法可处理基因和转录组变异的巨大复杂性，” Zhu博士说。“即使在分析海量数据时，该算法也能快速运行，并且适用于多种技术和物种。”
为了证明其有效性，研究人员采用moPepGen分析了5例前列腺肿瘤、8例肾脏肿瘤和376 个细胞系的蛋白质基因组学数据。
他们发现，moPepGen成功鉴定出与基因突变、基因融合及其他分子变化相关的蛋白质变异。此外，与之前的方法相比，它表现出更高的灵敏度，检测到的蛋白质变异数量是传统方法的四倍。
研究人员指出，moPepGen最令人兴奋的应用之一在于免疫治疗，因为它能够鉴定癌症特异性变异肽。作为新抗原候选物，这些肽段对于个性化癌症疫苗和细胞疗法的开发至关重要。
共同通讯作者、加州大学洛杉矶分校人类遗传学系教授Paul Boutros表示：“通过简化复杂蛋白质变异的分析，moPepGen有望推动癌症、神经退行性疾病以及其他领域的研究，在这些领域，理解蛋白质多样性至关重要。”
moPepGen可供研究人员免费使用（https://github.com/uclahs-cds/package-moPepGen）。同时，它也能够与现有的蛋白质组学流程整合。
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