De Novo测序和同源性搜索，如何协同分析？

在蛋白质组学研究中，基于数据库的搜索分析仍然是主流方法。然而，该方法完全依赖于已知数据库的完整性和正确性。当面对非模式生物、天然产物、抗体片段或翻译起始位点变异时，该方法对新序列的识别能力降低，容易导致结果缺失或错配。

 

为了补充这一缺口，De Novo测序提供了无需依赖数据库的氨基酸序列推断能力。这种技术特别适用于未知肽段、异构或特殊修饰等场景。在此基础上，结合同源性搜索，还可以展开功能注释、进化分析和实验验证等应用，形成互补优化的分析模型。

 

一、De Novo测序 vs 同源性搜索：本质区别是什么？

 


 

二、De Novo测序和同源性搜索的协同策略

1、De Novo预测候选肽段序列

使用PEAKS、Novor、DeepNovo等工具，对高质量MS/MS谱图进行从头测序，生成多个高置信度的候选肽段序列（通常包括多个异构体候选）。

 

2、将De Novo结果用于同源性搜索

通过将De Novo预测的肽段（即使不完整）输入BLAST、MS-BLAST、SPIDER或PEAKS SPIDER模块，与NR库、SwissProt库、Uniprot或自建数据库进行比对：

（1）发现具有显著相似性的同源蛋白；

（2）推断功能域（motif）或活性区域；

（3）弥补De Novo残缺肽段的上下文信息；

（4）确认修饰或突变位点（如R→K、M→O）是否为生物学真实变异。

 

3、构建“可信肽段 + 同源匹配”复合证据链

（1）置信度高的De Novo肽段 → 提供一级序列证据；

（2）同源匹配支持 → 提供功能注释、物种归属与结构推断；

（3）若能通过肽段合成或功能验证 → 实现高可信度蛋白识别闭环。

 

三、实际应用场景

1、非模式物种蛋白质组研究

在植物、昆虫、微生物等物种研究中，数据库覆盖极低。De Novo测序用于生成候选肽段，再通过同源搜索锁定近源物种序列，有助于构建进化树与蛋白功能网络。

 

2、天然活性肽/未知功能肽识别

在抗菌肽、神经肽、肠促素等天然产物研究中，从头测序发现新肽段后，结合同源比对可快速判断其与已知功能肽的相似性，加速活性筛选。

 

3、抗体序列测定与工程改造

De Novo用于解析抗体轻链/重链CDR区序列，同源比对可判断其与已知抗体的亲缘关系，有助于人源化改造、构建Fab或scFv片段。

 

四、如何提升De Novo测序 + 同源性搜索的准确性？

1、数据层优化

（1）选择高分辨率质谱仪（如Orbitrap Eclipse, timsTOF Pro 2）；

（2）使用多酶酶切策略，提高肽段覆盖率；

（3）结合PASEF或FAIMS技术，增强谱图质量。

 

2、分析层优化

（1）采用多个De Novo算法结果交叉比对，筛选一致性高的肽段；

（2）利用二级修饰识别模块，处理翻译后修饰（PTMs）干扰；

（3）将预测肽段反向匹配原始谱图，增强验证机制。

 

3、同源性搜索层优化

（1）灵活使用数据库：公共库 + 自建数据库（如转录组翻译库）；

（2）筛选多物种结果，评估序列保守性；

（3）使用结构比对工具（如HHpred）辅助低同源区段功能识别。

 

百泰派克生物科技为客户提供“De Novo + 同源性比对”一体化分析流程，具体包括：

1、AI驱动肽段预测：深度学习模型辅助谱图解析，准确率更高；

2、多数据库支持：支持Uniprot/NR/SwissProt/自建数据库多源同源搜索；

3、序列注释与功能预测：输出可信肽段+注释信息+推荐验证方案；

4、合成肽验证服务：支持对关键序列进行合成验证与功能测试。

 

De Novo测序让我们有能力探索未知肽段，而同源性搜索赋予这些序列以“意义”。当两者协同应用时，不仅提高了蛋白识别的准确性，也为功能预测与后续验证提供了坚实基础。百泰派克生物科技持续整合高性能质谱平台与AI算法能力，致力于为科研客户和生物医药企业提供更强大、更可靠的未知蛋白识别服务。如您正在寻找De Novo测序与同源性分析结合的解决方案，欢迎随时联系我们获取技术支持。

 

百泰派克生物科技--生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商

 

相关服务：

从头测序