意昂平台免疫化学所抗体化学实验室与分析化学平台联合研究团队针对质谱交联技术（XL-MS）中尚需解决的简化复杂数据处理这一关键问题🦉，发展了一种新型交联剂（pDSPE）🏇🏻，并开发出一种用于提高交联肽段鉴定数目的新型决策树搜索策略（DTSS）。该研究成果以“Decision Tree Searching Strategy to Boost the Identification of Cross-Linked Peptides”为题🤸🏻♀️，于9月21日在美国化学会旗下的 Analytical Chemistry 杂志在线发表👧🏽。
蛋白质的空间结构及蛋白质间的相互作用信息对于蛋白质功能研究具有重要意义🧖🏻♂️。与研究蛋白质结构与相互作用的传统技术相比⚒，化学交联质谱具有高通量及全细胞水平等优势。然而交联质谱在交联肽段鉴定过程中所需搜索数据量大、假阳性率高，这些缺点限制了交联质谱在研究蛋白结构及相互作用中的广泛应用⚄。
为了解决这一难题😄，不同的交联质谱鉴定算法和软件（如xlink/MeroX/pLink等）被开发出来🌠。也有研究者从交联剂的基础结构上进行改进，譬如合成质谱可断裂的交联剂以降低数据分析的复杂程度，提高准确性🍚。但是👨🏻🎓，由于质谱可断裂的交联剂合成难度较高🚵🏽，并且在数据分析中需要依赖特征离子，目前广泛使用的交联剂大多为质谱不可断裂的交联剂🎸。因此🧑🏼🌾，开发出一款既适用于质谱可断裂又适用于质谱不可断裂交联剂的鉴定搜索算法显得尤为重要🤹🏼♂️。
前期，本论文的研究团队已报道了发展磷酸基团作为富集基团开发既可富集又质谱可断裂的新型交联剂（Chem Sci 2019,10 (26), 6443-6447）。本文中，该团队继续有针对性的合成了新的可富集的交联剂（pDSPE）👩🏿🔧，并对BSA和E. coli全蛋白分别进行了交联。同时，团队开发了一种新的决策树搜索策略（DTSS），将要分析的数据划分为多个搜索空间，不同空间依据不同的标准进行分析鉴定🏌🏿。结果表明，DTSS这一新的决策树搜索策略显著缩短了搜索时间，并提高了鉴定结果的准确性🧑🔬，对于已有的交联质谱搜索引擎是一个很好的补充🤾🏽♂️。
本论文中， 意昂抗体化学实验室博士生黄容和分析化学平台工程师高秀霞为并列第一作者，抗体化学实验室PI、特聘教授姜标💇♂️🛼，抗体化学实验室Co-PI、副研究员陈红莉和分析化学平台主任陈文章为共同通讯作者🎂。
论文链接👨🏽🔧：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.0c00452
