トリプシン、Lys-C、およびLys-Nの部位を切断および逃したものは、シーケンスのコンテキストに基づいて高い自信を持って予測できます

トリプシン、Lys-C、およびLys-Nは、プロテオミクスで最も広く使用されている酵素です。ここでは、大規模なペプチド質量分析（MS）データセットに基づいて、これら3つのプロテアーゼのリン酸化または未修正の基質のいずれかで、クリーベージ特異的残基の15残基内に存在する側鎖種の基礎に基づいて、リン酸化または未修正の基質のいずれかで見逃された切断部位を自信を持って特定するアプローチが説明されています。以前に既知のプロリン、負に帯電した側鎖、およびホスホ修飾残基の効果が定量化されており、追加の側鎖効果が認められました。3つのプロテアーゼのそれぞれに確立された一連の定量的サイドチェーンルールを適用することにより、タンパク質シーケンスのみに基づいて、Lys-Cの確実性がほぼ確実であり、トリプシンまたはLys-Nの自信が高くなります。これらのルールは、ペプチディートラスデータベースの2つの最大のペプチドデータセットを含む直交ペプチドデータセットに適用できました。ここで説明するアプローチは、タンパク質分解における基質認識の包括的なモデリングを促進します。

Trypsin, Lys-C, and Lys-N are the most broadly used enzymes in proteomics. Here, on the basis of large-scale peptide mass spectrometry (MS) data sets, an approach is described to confidently identify missed cleavage sites in either phosphorylated or unmodified substrates for these three proteases, or any protease, on the basis of side chain species present within 15 residues of the cleavage-specificity residue. Previously known effects of proline, negatively charged side chains, and phospho-modified residues have been quantified, and additional side chain effects were noted. By applying a set of quantitative side chain rules established for each of the three proteases, scissile and nonscissile sites could be established, on the basis of protein sequence alone, with near certainty for Lys-C, and with a high degree of confidence for trypsin or Lys-N. These rules were applicable to orthogonal peptide data sets, including the two largest in the PeptideAtlas database. The approach described here facilitates the comprehensive modeling of substrate recognition in proteolysis.